aplicaciÓn de la metodologia seis sigma en la mejora …

Republica Bolivariana de Venezuela Universidad Católica Andrés Bello

Programa de Estudios Avanzados en Gestión Industrial

APLICACIÓN DE LA METODOLOGIA SEIS SIGMA EN LA MEJORA DE LA REFLECTIVIDAD EN LAMINACIÓN EN FRÍO

DE SIDOR

Autores:

Vásquez Rafael

Romero Iván

Hormiga Freddy

Tutor: Emmanuel López

ii

TABLA DE CONTENIDO Pág. Índice de Tablas……………………………………………………………. iv

Índice de Figuras…………………………………………………………… v

RESUMEN………………………………………………………………….. 1 INTRODUCCIÓN…………………………………………………………... 3 CAPITULO I: PROBLEMA………………………………………………... 5

a).- Contexto del problema 6 b).- Planteamiento del Problema 10 c).- Justificación 11 d).- Objetivos del estudio 12

o Objetivo General 12 o Objetivo Específicos 12

e).- Alcance de la Investigación 12

CAPITULO II: MARCO TEÓRICO……………………………………………… 13 a).- Seis Sigma 14 b).- ¿Quiénes utilizan Seis Sigma? 15 c).- ¿Qué es Seis Sigma? 15 d).- Los Seis Principios de Seis Sigma 17 e).- Fases de la metodología Seis Sigma 18 f).- Métricas Seis Sigma. 19 g).- Seis Sigma, el liderazgo y conformación de equipos de mejora 23

CAPITULO III: MARCO METODOLÓGICO…………………………………. 25 a).- Diseño y tipo de Investigación 26 b).- Población y Muestra de estudio 27 c).- Técnicas e Instrumentos de recolección de datos 27 d).- Procedimiento para realizar la investigación 28

iii

CAPITULO IV: ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS. 29 a).- Describir el proceso productivo del Tandem 1 en el cual se aplicará la metodología Seis Sigma 30

o Descripción general del proceso de laminación en frío o Descripción del sub-proceso de Tandem 1

b).- Determinar el nivel sigma de la reflectividad en Tandem 1. 32 o Datos usados para el Análisis. 32 o Períodos analizados. 32 o Especificaciones. 32 o Indicadores estadísticos por período. 33 o Gráficos de control por período. 34

c).- Establecer las causas raíces que inciden en el sub-proceso Seleccionado. Diagrama causa - efecto. 37 d).- Determinar comportamiento de las causas raíces vs reflectividad 38

o Análisis de Correlación. 38 o Comportamiento de las variables - Análisis de medidas de

tendencia central y de dispersión de cada causa raíz. 40

CAPITULO V: CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES……………… 43

a).- Conclusiones 44 b).- Recomendaciones 45

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS………………………………………......... 46 ANEXOS……………………………………………………………………………. 47

- Anexo N° 1: Estadísticas generales para la Reflectividad en los tres períodos analizados. 48 - Anexo N° 2: Estadísticas generales de las variables que impactan en la Reflectividad en los 3 períodos analizados. 50 - Anexo N° 3: Gráficos de tendencia y correlación entre la

reflectividad y las variables del proceso en el periodo tres. 59

iv

IIINNNDDDIIICCCEEE DDDEEE T TTAAABBBLLLAAASSS

Pag. Tabla N° 1: Característica del sistema de productos planos. 7 Tabla N° 2: Niveles de desempeño en sigma. 16 Tabla N° 3: Calidad de corto y largo plazo, en términos de PPM y el nivel de calidad sigma. 22 Tabla N° 4: Nivel de reducción de defectos por factor y porcentual vs. Cambio del nivel Sigma. 22 Tabla N° 5: Calidad seis sigma como guía de actuación en la organización 23 Tabla N° 6: Actores y roles en Seis Sigma. 24 Tabla N° 7: Periodos de la data analizada. 32 Tabla N° 8: Especificación de la Reflectividad. 32 Tabla N° 9: Reflectividad. Valores obtenidos para cada periodo en análisis. Tandem 1. 33 Tabla N° 10: Índices de correlación para cada causa. Periodo tres. 39 Tabla N° 11: Resumen de indicadores de las variables de proceso analizadas. 40

v

IIINNNDDDIIICCCEEE DDDEEE FFFIIIGGGUUURRRAAASSS

Pag. Figura N° 1: Ubicación geográfica de SIDOR. 6 Figura N° 2: Sistema Acería de Planchones. 8 Figura N° 3: Sistema Laminación en Caliente 8 Figura N° 4: Sistema Laminación en Frío. 9 Figura N° 5: Nivel Sigma de algunos procesos. 14 Figura N° 6: Capacidad a Tres Sigmas. 19 Figura N° 7: Capacidad a Seis Sigma. 21 Figura N° 8: Mapa de Subproceso. Líneas que influyen en la reflectividad. 30 Figura N° 9: Especificaciones técnicas del Tandem 1. 31 Figura N° 10: Diagrama Causa-Efecto reflectividad en el Tandem 1. 37

1

RRREEESSSUUUMMMEEENNN

Una de las metodologías estadística utilizada para reducir la variabilidad de los

procesos, producir los resultados esperados, con el mínimo posible de defectos,

máxima satisfacción del cliente, y que contrasta con la forma tradicional de asegurar

la calidad, es la metodología Seis Sigma. El objetivo de éste trabajo es poner en

práctica las 3 primeras fases de la Metodología Seis Sigma (Describir, Medir y

Analizar), en el proceso de laminación en el Tandem 1, de la planta de laminación en

frío en el cordón de productos planos de SIDOR.

El Tandem 1 de SIDOR ha venido implementando diferentes pruebas y ensayos en

su proceso con la finalidad de mejorar el nivel de limpieza o reflectividad en la chapa

recocida de espesores mayores a 0,91 mm. Este análisis arrancó hace 2 años, sin

embargo los resultados no han sido los esperados, debido a que el rango de

variabilidad que presenta es muy alto, y tanto la reflectividad, como las variables de

proceso que la afectan dicho atributo no han sido controlados del todo.

El presente trabajo nos permitió identificar el estatus actual de la reflectividad en

función de las variables relacionadas, usando la Metodología Seis Sigma. Dicho

estudio se enfocó en el proceso de Tandem 1, ya que éste tiene gran impacto en la

limpieza final de la banda.

La estrategia que se siguió en este trabajo para recabar los datos y la información

requerida fue una investigación documental. El diseño utilizado en este trabajo fue de

tipo explicativo. En el desarrollo se siguieron los tres primeros pasos exigidos por la

Metodología Seis Sigma descritos en el capítulo II.

Tomando en cuenta las especificaciones actuales, (Reflectividad mayor o igual a

55%) al inicio del estudio; el nivel sigma de la reflectividad estaba en 1,1 σ, lo cual

representa un nivel de calidad aproximado del 70%. En el tercer período del análisis

2

se obtuvieron niveles de 2,2 σ, que representan un nivel de calidad aproximado de

96,4%. Sin embargo con respecto a las especificaciones planteadas como mejora

(Reflectividad mayor o igual a 65 %), el nivel es menor a 1 σ.

En el análisis de las variables de proceso se consigue correlación lineal entre

reflectividad y la concentración de la emulsión en el Tanque M1, encontrándose que

el mejor rango de trabajo esta entre 2.1% y 2,7 % de aceite en la emulsión. También

se consiguió que en el período 3 se obtuvieron los mejores resultados con el uso del

aceite sintético y con dispersante.

3

IIINNNTTTRRROOODDDUUUCCCCCCIIIÓÓÓNNN

En los últimos años, diferentes organizaciones han incrementado su atención en la

importancia de la calidad de sus productos y procesos, por lo cual han venido

implementando métodos cuantitativos y estándares tendientes a mejorar, controlar, y

asegurar la calidad de todos los procesos de la organización, aumentar su

competitividad, disminuir sus costos y satisfacer las necesidades y requerimientos de

sus clientes. Tal es el caso de las normas ISO y programas de mejora continúa

como: Cero Defectos, Círculos de Calidad, KAIZEN, Calidad total, Reingeniería,

entre otros.

Seis Sigma constituye una de las últimas tendencias aplicadas a nivel industrial,

destinada a mejorar la calidad de los productos y procesos, mediante la formación

interna de todos los empleados en todos los niveles de la organización en métodos

estadísticos para posteriormente, lograr su aplicación en proyectos seleccionados

con criterios claros, de modo que se logren mejoras sustanciales en el diseño y

optimización de los productos y/o procesos, reduciendo su variabilidad y con ellos los

costos.

La iniciativa de implementar la Metodología Seis Sigma en diferentes procesos,

permite a las empresas lograr los objetivos propuestos en la búsqueda de la

excelencia, ya que influyen significativamente en la cultura, las operaciones y la

rentabilidad.

La mayoría de las empresas en el mundo se mueven entre Uno y Tres Sigmas, lo

que significa, que deben mejorar sus productos o servicios, mejorar los tiempos de

ciclo y reducir sus costos, mediante la reducción de la variación de su proceso.

La Gerencia de Laminación en Frío de SIDOR, persigue la mejora continua de sus

procesos basándose en estándares de calidad auditables que les permitan lograr

4

mejores niveles de desempeño, reducir sus costos y defectos, e incrementar su

productividad.

Sin embargo la variación de los procesos constituye una de las fuentes de

insatisfacción en la planta, ya que no siempre se obtienen los mismos productos con

el mismo nivel de conformidad a lo especificado y de forma consistente y repetitiva.

La Metodología Seis Sigma asegura un 99,9997% de producción sin defecto, y 3,4

defectos por millón de oportunidades.

En el presente trabajo se muestra la puesta en práctica de las Tres primeras fases de

la Metodología Seis Sigmas (SS) en la mejora de la reflectividad en el Tandem 1 de

la Gerencia de Laminación en Frío de SIDOR. El contenido del mismo se ha

distribuido en Cinco capítulos. El primer capítulo se describe aspectos generales de

la organización, el proceso productivo de la planta, se hace referencia al problema

formulado, la justificación, los objetivos y el alcance del estudio. En el Segundo

capítulo se presentan los aspectos teóricos o bases teóricas de la metodología Seis

Sigma y las herramientas empleadas para reducir la variabilidad del proceso. En el

tercer capítulo se describe el marco metodológico utilizado en el desarrollo del

trabajo, incluyendo el tipo y diseño de la investigación. En el cuarto capítulo se

describe el análisis e interpretación de los resultados. Posteriormente en el quinto

capítulo se describe las conclusiones y recomendaciones.

5

CAPÍTULO I

EL PROBLEMA

6

a) Contexto del problema SIDOR Sidor es el complejo siderúrgico integrado de Venezuela. Es el principal productor de

acero de este país y de la Comunidad Andina.

Sus actividades abarcan desde la fabricación de acero hasta la producción y

comercialización de productos semielaborados (planchones, lingotes y palanquillas),

planos (laminados en caliente, frío, hojalata y hoja cromada) y largos (barras y

alambrón).

Utiliza para la producción de acero tecnologías de Reducción Directa (HyL y Midrex)

y Hornos Eléctricos de Arco.

Sidor desarrolla sus actividades industriales en una planta ubicada en la Zona

Industrial Matanzas, Estado Bolívar, sobre la margen derecha del Río Orinoco a unos

300 Km. de su desembocadura en el Océano Atlántico.

Figura Nº 1: Ubicación Geográfica de SIDOR

Fuente: www.sidor.com

http://www.sidor.com/

7

El consorcio Amazonia (conformado por Siderar, de Argentina; Tenaris Tamsa e

Hylsa, de México; Usiminas, de Brasil; y Sivensa, de Venezuela) controla 60% del

capital accionario de la empresa, el restante 40% está distribuido de manera

equitativa entre el Estado Venezolano y los trabajadores.

Sidor desarrolla dos grandes procesos para convertir el mineral de hierro en

productos semielaborados o elaborados de acero. Los Primarios, que tienen como

finalidad, darle al mineral las características que lo convertirán en acero de buena

calidad, y los Procesos de Fabricación, cuyo objetivo es darle al acero las

dimensiones y formas físicas requeridas. Estos dos grandes procesos, se subdividen

en los siguientes sistemas productivos:

Proceso Primario:

o Sistema de reducción

Procesos de Fabricación:

o Sistema de productos largos

o Sistema de productos planos

Sistema de productos planos Consta de una Acería de Planchones, un Proceso de Laminación en Caliente y un

Proceso de Laminación en Frío.

Tabla Nº 1: Característica del sistema de productos planos

Fuente: www.sidor.com/ sistemas

PLANTA MATERIA PRIMA CAPACIDAD PRODUCTO UBICACIÓN

ACERÍA ELÉCTRICA Y COLADA

CONTINUA DE PLANCHONES

HIERRO ESPONJA, CHATARRA, CAL, GRAFITO

2.400.000 T/A 2.250.000 T/A

ACERO LIQUIDO PLANCHONES PLAN IV

PRODUCTOS PLANOS PLANCHONES 2.100.000 TM/A

CHAPAS GRUESAS,

LAMINAS, HOJA LATA Y HOJA

CROMADA

PLANTA VIEJA

http://www.sidor.com/%20sistemas

8

Acería de Planchones Esta planta cuenta con cinco hornos eléctricos de arco de 200 t, cada uno equipado

con paneles refrigerados y hueco de colada inferior excéntrica; además de dos

hornos eléctricos de arco de 190 t para tratamiento metalúrgico secundario.

Figura Nº 2: Sistema acería de planchones.


Laminación en Caliente Proceso termomecánico que convierte los planchones en bandas laminadas en

caliente. Consta de una sección de dos hornos de vigas galopantes para el

recalentamiento de planchones, un dúo descamador, un desbastador reversible de

cuatro en alto, un tren terminador de seis bastidores y tres enrolladores.

Figura Nº 3: Sistema Laminador en Caliente.




9

Laminación en Frío Proceso de producción de láminas y bobinas laminadas en frío, hojalata y hoja

cromada, a partir de bobina en caliente decapadas, conformando los siguientes sub-

sistemas:

Figura Nº 4: Sistema Laminación en frío.


Tándem En SIDOR existen dos laminadores Tándem de cinco bastidores cada uno; el primero

dedicado a la fabricación de chapa fina y hoja fina, y el otro a la fabricación de hoja

negra que será posteriormente convertida en hojalata. Los trenes de laminación

Tándem procesan bobinas laminadas en caliente y decapadas, con la finalidad de

reducir el espesor de las mismas. Este proceso corresponde a la etapa inicial en la

producción de acero laminado en frío, hojalata hoja cromada, así como también

bobinas crudas para la venta, utilizadas en la industria de transformación para la

fabricación de muebles de oficina, láminas de techos, carrocerías, y artefactos en

general. Su capacidad es de 1.5 millones de toneladas al año.


10

b) Planteamiento del problema:

La laminación en frío, que se genera en los Tandem, precisa una cuidadosa

lubricación y refrigeración para lo cual se utiliza una emulsión de aceite y agua. Las

características del tren de laminación y del sistema de refrigeración hacen que se

pueda considerar a cada uno de ellos como un sistema único cuyo comportamiento

es parecido pero no idéntico al de otros trenes. Uno de los parámetros del producto

es la limpieza de la banda, es decir, la reflectividad, la cual se define como la “cantidad de residuo carbonoso formado a partir de restos de aceites y finos de hierros que se encuentran adheridos a la banda tras la laminación en frío”1.

Se conoce que esta limpieza depende de factores que incluyen las características del

tren y las de la emulsión lubricante utilizada así como el control de las variables mas importante de este proceso, como son: Saponificación, Porcentaje de aceite,

Hierro total, pH emulsión, pH agua, Temperatura, Concentración contaminante,

Fuerzas de laminación y Tensiones de laminación.

Una baja limpieza de la chapa genera a los clientes, un mayor costo en la utilización

de detergente en el proceso de limpieza de la misma, que es necesario realizar para

poder utilizar el producto en su etapa final.

Aunque en teoría todos los residuos de la laminación se destilan en un recocido

posterior, especialmente cuando este recocido es de campanas, esto no se produce

de forma total y es por ello que se intenta aumentar la limpieza de la chapa a partir

de la mejora en el proceso de Tandem I. Uno de los inconvenientes que se han

detectado para consolidar mejores resultados es la inconsistencia y variabilidad de

los parámetros del proceso, por ello se realizó el estudio y la aplicación de la

metodología Seis Sigma (SS). El enfoque del trabajo estará orientado a los

materiales no procesables en el proceso posterior de Limpieza (ver figura 4), con

espesores mayores a 0,6 mm, denominado con el nombre de Chapa Fina.

1 J. V. Álvarez., J.L.R. Vigil Determinación cuantitativa de la relación entre las condiciones de laminación en frío y la limpieza de la banda; UNIVERSIDAD DE OVIEDO. Área de Proyectos de Ingeniería.

11

c) Justificación

Mercado. La gran variabilidad y descentrado de la reflectividad de la chapa,

así como la dispersión de los parámetros del proceso que intervienen en la

laminación en frío, representa una gran limitante para que SIDOR adquiera

competitividad en los productos chapa fina en mercado exigente.

Costos. La reducción de la variación y centrado de los parámetros de

proceso, generaran un incremento de la productividad y por ende de los

costos del proceso.

Es oportuno buscar la implementación de una metodología que permita

caracterizar de manera sistemática el comportamiento de este atributo y la

identificación de las causas raíces de los problemas, reducir la variación del

proceso y diseñar un proceso con una mejor capacidad. Para ello la aplicación

de la metodología Seis Sigma se adapta a esta exigencia ya que se enfoca en

controlar la variación y en centrar el proceso dentro de las especificaciones del

cliente.

Con la aplicación de esta metodología, se pueden obtener los siguientes beneficios:

Reducir Costos

Captación de nuevos clientes

Mejora en la imagen de la compañía

Conocimiento e implementación de una nueva metodología de trabajo

Mejora en los tiempos de entrega de pedidos.

12

d) Objetivos del estudio

Objetivo General Implementar la metodología Seis Sigma en el proceso Tandem I de la planta de

Laminación en Frió de la cadena productiva de productos planos.

Objetivos específicos Describir el proceso productivo del Tandem 1 en el cual se aplicará la

metodología Seis Sigma.

Determinar el nivel sigma de la reflectividad en Tandem 1.

Establecer las causas raíces que inciden en la reflectividad en el sub-

proceso seleccionado.

Determinar comportamiento de las causas raíces vs. la reflectividad.

Generar recomendaciones de acuerdo a los resultados obtenidos, mediante la

aplicación de la metodología Seis Sigma en el Tandem 1.

e) Alcance y limitaciones

El presente estudio estará limitado al sub-proceso del Tandem 1 de laminación en

frío, al atributo del producto reflectividad y sus causas raíces más importantes, y a la

aplicación de las 3 primeras fases de la metodología 6 sigmas, (Definir, Medir, y

Analizar), cerrando con algunas recomendaciones fruto del análisis levantado.

13

CAPITULO II

MARCO TEÓRICO

14

a) Seis Sigma Seis sigma, es una metodología de trabajo que la organización puede utilizar como una estrategia de negocios para mejorar la satisfacción del cliente a través del mejoramiento de procesos, con un manejo eficiente de datos, herramientas, metodologías y diseños robustos, que permiten eliminar la variabilidad en los procesos y alcanzar un nivel de defectos menor o igual a 3,4 defectos por millón. Adicionalmente, otros efectos obtenidos son: reducción de los tiempos de ciclo, reducción de los costos, alta satisfacción de los clientes y más importante aún, efectos dramáticos en el desempeño financiero de la organización.

En general, los procesos de compañías promedios (ver figura a continuación) tienden a comportarse dentro del rango de Tres Sigma, lo que equivale a un número de defectos de casi 67.000 por millón de oportunidades (DPMO), si ocurre un desplazamiento de 1,5 Sigma; esto significa un nivel de calidad de apenas 93,32 %, en contraposición con un nivel de 99,9997 % para un proceso Seis Sigma. Comparativamente, un proceso de Tres Sigma es 19.645 veces más malo (produce más defectos) que uno de Seis Sigma.

Figura Nº 5: Nivel Sigma de algunos procesos.

Redacción de una orden de compra

Comunicaciones electrónicas

Cuentas de restaurante

Recetas médicas

Liquidación de nómina

Manejo de equipaje en aerolíneas

Compañía promedio

Compañías de clase mundial

Vuelos domésticos

% de fatalidad (0.43 PPM)

Proceso de facturación

% de rechazo de lotes de

materia prima

Cobro de impuestos

Nivel Sigma

PPM

Fuente: Control estadístico de calidad y Seis Sigma

1,000,000

100,000

10,000

1,000

100

10

1

73 4 5 621

15

b) ¿Quienes utilizan Seis Sigma? Empresas comprometidas con la satisfacción del cliente en la entrega oportuna de productos y servicios, libres de defectos y a costos razonables. Algunos ejemplos: Motorola, Allied Signal, G.E., Polaroid, Sony, Lockheed, NASA, Black & Decker, Bombardier, Dupont, Toshiba, etc.

Por ejemplo, Motorola entre 1987 y 1994 redujo su nivel de defectos por un factor de 200. Redujo sus costos de manufactura en 1,4 billones de dólares. Incrementó la productividad de sus empleados en un 126,0 % y cuadruplicó el valor de las ganancias de sus accionistas.

Los resultados para Motorola hoy en día son los siguientes: incremento de la productividad de un 12,3 % anual; reducción de los costos de mala calidad sobre un 84,0 %; eliminación del 99,7 % de los defectos en sus procesos; ahorros en costos de manufactura sobre los once billones de dólares y un crecimiento anual del 17,0 % compuesto sobre ganancias, ingresos y valor de sus acciones.

c) ¿Qué es Seis Sigma? “Seis Sigma (SS) es una estrategia de mejora continua del negocio que busca encontrar y eliminar las causas de los errores, defectos y retrasos en los procesos del negocio, enfocándose hacia aquellos aspectos que son críticos para el cliente” 2

Por lo tanto, Seis Sigma implica tanto un sistema estadístico como una filosofía de gestión. Seis Sigma es una forma más inteligente de dirigir un negocio o un departamento. Seis Sigma considera las necesidades del cliente en términos de los requisitos a cumplir, por ello usa hitos y datos para impulsar mejores resultados. Los esfuerzos de Seis Sigma se dirigen a tres áreas principales:

• Mejorar la satisfacción del cliente • Reducir el tiempo del ciclo • Reducir los defectos

2 H. Gutiérrez Pulido y R. de la V. Salazar. Control estadístico de calidad y Seis Sigma Mc Graw Hill. Primera edición. México. 2004.

16

Las mejoras en estas áreas representan importantes ahorros de costos, oportunidades para retener a los clientes, capturar nuevos mercados y construirse una reputación de empresa de excelencia. Entonces, Seis Sigma se define como:

1. Una medida estadística del nivel de desempeño de un proceso o producto. 2. Un objetivo de lograr casi la perfección mediante la mejora del desempeño. 3. Un sistema de dirección para lograr un liderazgo duradero en el negocio y

un desempeño de primer nivel en un ámbito global. La medida en sigma se desarrolló para:

1. Enfocar las medidas en los temas que importan a los clientes quienes pagan por los bienes y servicios. Muchas medidas sólo se concentran en los costos, horas laborales y volúmenes de ventas, siendo que éstas medidas no están relacionadas directamente con las necesidades de los clientes.

2. Proveer un modo consistente de medir y comparar procesos distintos. El primer paso para calcular el nivel sigma o comprender su significado es entender qué esperan los clientes. En la terminología de Seis Sigma, los requerimientos y expectativas de los clientes se llaman Críticos para la Calidad. Se usa la medida en Sigmas para observar que tan bien o mal operan los procesos y darles a todos una manera común de expresar dicha medida.

Tabla Nº 2: Niveles de desempeño en sigma. Nivel en sigma Defectos por millón de oportunidades

6 3,40 5 233,00 4 6.210,00 3 66.807,00 2 308.537,00 1 690.000,00


17

Cuando una empresa viola requerimientos importantes del cliente, genera defectos, quejas y costes. Cuanto mayor sea el número de defectos que ocurran mayor será el coste de corregirlos, como así también el riesgo de perder al cliente. La meta de Seis Sigma es ayudar a la gente y a los procesos a que aspiren a lograr la entrega de productos y servicios libres de defectos. Si bien Seis Sigma reconoce que hay lugar para los defectos pues estos son atinentes a los procesos mismos, un nivel de funcionamiento correcto del 99,9997 por 100 implica un objetivo donde los defectos en muchos procesos y productos son prácticamente inexistentes. La meta de Seis Sigma es especialmente ambiciosa cuando se tiene en cuenta que antes de empezar con una iniciativa de Seis Sigma, muchos procesos operan en niveles de 1, 2 y 3 sigma, especialmente en áreas de servicio y administrativas. Un cliente insatisfecho le contará su desafortunada experiencia a entre nueve y diez personas, o incluso más si el problema es serio. Y por otro lado el mismo cliente sólo se lo dirá a tres personas si el producto o servicio lo ha satisfecho. Ello implica que un alto nivel de fallos y errores son una fácil ruta a la pérdida de clientes actuales y potenciales. Como sistema de dirección, Seis Sigma no es propiedad de la alta dirección más allá del papel crítico que esta desempeña, ni es solo impulsado por los mandos intermedios (a pesar de su participación clave). Las ideas, soluciones, descubrimientos en procesos y mejoras que surgen de Seis Sigma están poniendo más responsabilidad a través del Empowerment y la participación, en las manos de la gente que está en las líneas de producción y/o que trabajan directamente con los clientes. “Seis Sigma es pues, un sistema que combina un fuerte liderazgo con el compromiso y energía de la base”. d) Los Seis principios de Seis Sigma Principio 1: Enfoque genuino en el cliente El enfoque principal es dar prioridad al cliente. Las mejoras Seis Sigma se evalúan por el incremento en los niveles de satisfacción y creación de valor para el cliente.

18

Principio 2: Dirección basada en datos y hechos El proceso Seis Sigma se inicia estableciendo cuales son las medidas claves a medir, pasando luego a la recolección de los datos para su posterior análisis. De tal forma los problemas pueden ser definidos, analizados y resueltos de una forma más efectiva y permanente, atacando las causas raíces o fundamentales que los originan, y no sus síntomas. Principio 3: Los procesos están donde está la acción Seis Sigma se concentra en el proceso, así pues dominando éstos se lograrán importantes ventajas competitivas para la empresa. Principio 4: Dirección proactiva Ello significa adoptar hábitos como definir metas ambiciosas y revisarlas frecuentemente, fijar prioridades claras, enfocarse en la prevención de problemas y cuestionarse por qué se hacen las cosas de la manera en que se hacen. Principio 5: Colaboración sin barreras Debe ponerse especial atención en derribar las barreras que impiden el trabajo en equipo entre los miembros de la organización. Logrando de tal forma mejor comunicación y un mejor flujo en las labores. Principio 6: Busque la perfección Las compañías que aplican Seis Sigma tienen como meta lograr una calidad cada día más perfecta, estando dispuestas a aceptar y manejar reveses ocasionales.

e) Fases de la metodología seis sigma Los proyectos se desarrollan con la metodología de cinco fases Definir, Medir,

Analizar, Mejorar y Controlar (DMAMC).

• Definir el proyecto (D). En esta fase se debe tener una visión y definición clara

del problema que se pretende resolver mediante el proyecto SS. Será

19

fundamental identificar las variables críticas para la calidad (VCC), esbozar

metas, definir el alcance del proyecto, precisar el impacto que sobre el cliente

tiene el problema y los beneficios potenciales que se esperan del proyecto.

• Medir la situación actual (M). En esta etapa se mide(n) la(s) VCC del producto

o servicio (variables de salida, las Y´s). En particular se verifica que se puedan

medir de forma consistente; se mide la situación actual y se establecen metas

para la VCC.

• Analizar las causas raíz (A). El objetivo de esta fase es identificar la(s)

causa(s) raíz del problema o situación (identificar las X´s vitales), entender

como es que estas generan el problema y confirmar las causas con datos.

• Mejorar las VCC (M). En esta etapa se tiene que evaluar e implementar

soluciones que atiendan las causas raíces, asegurándose que se reducen los

defectos (variabilidad).

• Controlar para mantener la mejora (C). Una vez logradas las mejoras, se debe

diseñar un sistema que mantenga las mejoras alcanzadas (controlar las X´s

vitales) y se procede a cerrar el proyecto.

f) Métricas Seis Sigma Para entender las métricas Seis sigma, inicialmente comentaremos el concepto de Calidad Tres Sigma como el nivel de calidad y/o desempeño de un proceso en el que los limites reales de su variable de salida coinciden con las especificaciones (Cp =1) y a largo plazo PPM=66.807.

Figura Nº 6: Capacidad a Tres Sigma


20

Estadístico Z. Esta es la métrica seis sigma, y establece el numero de sigmas de un proceso. Este estadístico mide la capacidad de un proceso calculando la distancia entre las especificaciones y la media μ del proceso en unidades de la desviación estándar, σ. Para un proceso con doble especificación se tiene Z superior, Zs y Z inferior, Zi, definidos de la siguiente manera:

Zs= ES-μ /σ y Zi=μ -EI/σ

Donde ES es la especificación superior y EI especificación inferior. Igualmente, si Cps= ES-μ/3σ y Cpi= μ-EI/3σ; se puede demostrar que: 3Cps= Zs y 3Cpi=Zi, donde Cps y Cpi, son las capacidades del proceso calculadas con respecto a las especificaciones superior e inferior respectivamente. Resumiendo el estadístico Z es igual al nivel de calidad medido en términos de sigmas. Por otro lado, la Capacidad del proceso a corto plazo, es la que se calcula a partir de datos tomados durante un periodo a corto plazo con objeto de que no exista influencia externa; en cambio la Capacidad del proceso a largo plazo se calcula con datos tomados en un periodo largo con el fin de que los factores externos influyan en el proceso. Hay estudios que hablan de que la media de un proceso puede desplazarse a través del tiempo hasta 1,5 Sigmas del valor nominal, igualmente el índice Z puede tener un cambio o movimiento hasta de 1,5, con lo que la nueva media puede ser calculada de la siguiente manera:

μ´ = μ+1,5 σ y, la relación de capacidad de corto plazo Z.ct y largo plazo, Zlt, esta dada por la siguiente ecuación:

Z.ct=1,5+Z.lt

Por ello en un proceso a largo plazo en vez de tener una calidad tres sigmas en un proceso centrado con un Cp de uno, se tendría una calidad de 1,5 sigmas mucho peor. Esto muestra que la calidad tres sigma es poco satisfactoria, y se requiere tener una meta de calidad mas elevada, calidad seis sigma.

21

La Calidad Seis Sigma implica diseñar productos y procesos que logren que la variación de las características de calidad sea tan pequeña, que la campana de la distribución quepa dos veces dentro de las especificaciones. En otras palabras, los limites dados por: μ+-6 σ, estén dentro o coincidan con las especificaciones.

Figura Nº 7: Capacidad a Seis Sigma

Fuente: Control estadístico de calidad y Seis Sigma Esto equivale a una tasa de defectos de 0,002 PPM, que en términos prácticos equivale a un proceso cero defectos. Con estas ideas, un proceso Seis Sigma, su Capacidad de procesos es de Cp=Cpk=2 y el estadístico Zs=Zi=6. En la practica con calidad SS a pesar de los desplazamientos del orden de 1,5 en el proceso comentados anteriormente a largo plazo, es un proceso de prácticamente cero defectos y por lo tanto una meta para procesos de clase mundial. Si se conoce el estadístico Z de corto plazo es posible conocer las PPM que se espera a largo plazo (Schmidtt y Launsby, 1997; tomado de H. Gutiérrez Pulido y R. de la V. Salazar. Control estadístico de calidad y Seis Sigma Mc Graw Hill. Primera edición. Mexico. 2004, pag 557)

PPM.lt = exp [29,37- (Z.ct-0,8406)2 / 2,221 ]

Pasar de un nivel de calidad sigma al siguiente superior no es tarea sencilla que se logre con unos cuantos proyectos, requiere consistencia y constancia de propósito tal como lo estipulaba Deming en sus principios, e igualmente la aplicación metodológica de herramientas de resolución de problemas y análisis estadístico.

22

Con la aplicación de la tabla Nº 3 se aprecian las relaciones de la tabla Nº 4 en cuanto a la reducción de defectos de un nivel sigma al otro. Tabla Nº 3.- Calidad de corto y largo plazo, en términos de PPM y el nivel de calidad sigma (Índice Z.ct). Calidad de corto plazo Calidad de largo plazo con un

movimiento de 1,5s Índice

Cp Calidad

en sigmas (Indice

Z.ct)

Porcentaje de la curva dentro de especificaciones

Partes por millón fuera de

especificaciones

Indice Z.lt

Porcentaje de la curva dentro de especificaciones

PPM fuera de especificaciones

(DPMO)

0,33 1 68,27 317300 -0,5 30,23 697700 0,67 2 95,45 45500 0,5 69,13 308700 1,00 3 99,73 2700 1,5 93,32 66807 1,33 4 99,9937 63 2,5 99,379 6210 1,67 5 99,999943 0,57 3,5 99,9767 233 2,00 6 99,9999998 0,002 4,5 99,99966 3,4

Nivel de calidad en sigmas: Zct=0,8406+ raíz cuadrada(29,37-2,221*ln(PPM)); Zct=Sigmas a corto plazo

PPM.lt=exp[29,37-(Z.ct-0,8406)2/2,221]; PPM.lt= Partes por millón a largo plazo.

Z.lt= Sigmas a largo plazo


Tabla Nº 4: Nivel de reducción de defectos por factor y porcentual Vs. cambio Nivel Sigma.

Pasar de A Reducción de defecto (N° veces)

Reducción porcentual (%)

2 σ (308.537 PPM) 3 σ (66.807 PPM) 5 78 3 σ (66.807 PPM) 4 σ (6.210 PPM) 11 91 4 σ (6.210 PPM) 5 σ (233 PPM) 26 96 5 σ (233 PPM) 6 σ (3,4 PPM) 68 99


23

Además de la diferencia cuantitativa entre calidad Tres y Seis Sigma, está la filosofía con que operan las organizaciones con los diferentes niveles de calidad. La tabla siguiente resume esta diferencia:

Tabla Nº 5. Calidad Seis Sigma como guía de actuación en la organización

Empresas Tres Sigma Empresas Seis Sigma Gasta de 15 al 25% de sus ingresos de

ventas en costos por fallas (costos de no calidad).

Gasta solo 5% de sus ingresos por ventas, en costos de fallas (costos de no calidad).

Produce 66.807 defectos por cada millón de oportunidades.

Produce 3,4 defectos por cada millón de oportunidades.

Confía en sus métodos de inspección para localizar defectos.

Confía en procesos eficaces que no generan fallas.

Cree que la mejor calidad (calidad de clase mundial) es muy cara.

Reconoce que el productor de alta calidad es el productor de costos bajos.

No tiene un sistema disciplinado para colectar y analizar datos y para actuar en consecuencia.

Utiliza la metodología DMAMC. Establece su propia referencia (Benchmark)

contra el mejor a nivel mundial. Considera que 99% es lo suficiente bueno. Considera que 99% no es aceptable. Define internamente las variables críticas

para la calidad (VCC). Define las VCC de manera externa,

escuchando la voz del cliente.

Fuente: Control estadístico de calidad y Seis Sigma g) Seis Sigma, el liderazgo y conformación de equipos de mejora El liderazgo de SS a nivel del negocio y en los proyectos recae en los Master Black Belts – MBB (Maestros de cinta negra) y los Black Belts - BB (Cintas negra), estos lideres se dedican a tiempo completo a SS y sus responsabilidades son establecer objetivos de calidad para el negocio, monitorear el progreso del cumplimiento de estos objetivos, seleccionar los proyectos SS y supervisar el entrenamiento a los equipos de proyectos. La Implementación de SS recae en los miembros de los equipos de proyectos (ingenieros de planta, procesos, servicio al cliente, expertos técnicos del negocio, etc), quienes reciben el entrenamiento del nivel Green Belt – GB (Cintas verde). Este entrenamiento lo imparten los MBB´s y BB´s, o especialistas externos. En la tabla N°6 se muestra el detalle de las responsabilidades y perfiles que deben cumplir. Lo fundamental acá en el éxito de SS es la selección del tipo de lideres y la seriedad que se le de a su entrenamiento y soporte.

24

Tabla Nº 6 Actores y roles en Seis Sigma

Nombre Rol Características Capacitación a recibir Acreditación Líder Es el ejecutivo de mas alto

rango y es responsable de desarrollar, encauzar y permear la estrategia SS

Visión, liderazgo y autoridad

Liderazgo, calidad, conocimiento estadístico básico (pensamiento estadístico), y entender el programa SS y su metodología (DMAMC)

Líder de Implementación

Dirección ejecutiva de la iniciativa SS. Suele tener una jerarquía solo por debajo del líder

Profesional con experiencia en la mejora empresarial, en calidad y respetado en la estructura directiva.


Champions y/o patrocinadores

Gerente de planta y gerentes de área, son los dueños de los problemas, y identifican problemas y prioridades. Responsables de garantizar el éxito de la Implementación de SS en sus áreas de influencia.

Dedicación, entusiasmo, fe en sus proyectos, capacidad para administrar


Aprobar examen teórico-practico sobre las generalidades de SS y el proceso DMAMC

Master black belt (Maestros de cinta negra)

Dedicado 100% a SS, realiza asesoría y tienen responsabilidad de mantener una cultura de calidad dentro de la empresa. Dirigen o asesoran proyectos claves. Son mentores de los BBS.

Habilidades y conocimientos técnicos, estadísticos y en liderazgo de proyectos

Requieren amplia formación en estadística y en métodos de SS(de preferencia maestría en estadística o calidad), y recibir entrenamiento BB

Haber dirigido cuando menos un proyecto exitoso y asesorado 20 proyectos exitosos. Aprobar examen teórico practico sobre curriculum BB y aspectos críticos de SS

Black belt (Cintas negra)

Gente dedicada de tiempo completo a SS realizan y asesoran proyectos

Capacidad de comunicación. Reconocido por el personal por su experiencia y conocimiento. Gente con futuro en la empresa

Recibir el entrenamiento BB, con una base estadística sólida

Haber dirigido dos proyectos exitosos y asesorado 4. Aprobar examen teórico practico sobre curriculum BB y aspectos críticos de SS

Green belt (Cintas verde)

Ingenieros, analistas, financieros, expertos técnicos en el negocio, atacan problemas de sus áreas, dedicados a tiempo parcial a SS. Participan y lideran equipos.

Trabajo en equipo, motivación, aplicación de métodos (DMAMC), capacidad para dar seguimiento.

Recibir entrenamiento BB Haber sido líder de dos proyectos exitosos. Aprobar examen teórico practico sobre curriculum BB.

Yellow belt (Cintas amarillas)

Personal de piso que tiene problemas en su área

Conocimiento de los problemas, motivación y voluntad de cambio

Cultura básica de calidad y entrenamiento en herramientas estadísticas básicas, DMAMC y en solución de problemas

Haber participado en un proyecto. Aprobar examen teórico practico sobre el entrenamiento básico que recibe


25

CAPÍTULO III

MARCO METODOLÓGÍCO

26

a) Diseño y tipo de Investigación

De acuerdo al problema descrito se plantea una investigación aplicada, debido a que

lo resultados obtenidos permitirán, en primer lugar, verificar el estatus actual de las

variables en estudio; en segundo lugar, los resultados y conclusiones permitirá tomar

acciones correctivas y/o de mejora para garantizar un mejor funcionamiento de los

procesos que afectan. Por otra parte, la investigación es de tipo correlacionar, ya que

“se busca medir el grado de relación y la manera como actúan dos o más variables

entre si”3. En este sentido, se busca:

1. Describir las variables que interactúan.

2. Recopilar, organizar y estructurar la información existente sobre las variables

a analizar.

3. Analizar estadísticamente el comportamiento de cada variable independiente,

y establecer la correlación existente con la variable dependiente.

4. Idear estrategias para la implementación efectiva de la metodología 6 sigmas

en el mejoramiento de las variables que más impactan el problema planteado.

Tomando en cuenta el lugar y los recursos donde se obtiene la información

requerida, la investigación es de campo o investigación directa, ya que “se efectúa en

el lugar y tiempo en que ocurren los fenómenos objeto de estudio”4.

Con lo cual, en el marco de los objetivos planteados, la investigación se orienta a un

diseño de campo ya que “Estos diseños, permiten establecer una interacción entre

los objetivos y la realidad de la situación de campo; observar y recolectar los datos

directamente de la realidad, en situación natural; profundizar en la comprensión de

los hallazgos encontrados con la aplicación de los instrumentos; y proporcionarle al

3 Tevni Grajales G. Tipos de Investigación. 4 Tevni Grajales G. Tipos de Investigación.

27

investigador una lectura de la realidad objeto de estudio más rica en cuanto al

conocimiento de la misma”5.

El estudio planteado se enmarca dentro de una investigación de tipo no

experimental, ya que “se observan los hechos estudiados tal y como se manifiestan

en su ambiente natural, y en este sentido, no se manipulan de manera intencional las

variables”6.

b) Población y Muestra de Estudio:

La data analizada (ver tabla N° 7, pag. 30) corresponde con mediciones hechas en el

período comprendido entre el 01/11/2004 y el 31/12/2005. Estas mediciones fueron

tomadas por los proveedores de aceite y por personal del departamento de procesos

de laminación en frío. La mayoría con una frecuencia de 3 mediciones por turno, la

cual se tomo como estándar para los cálculos en los gráficos de control.

c) Técnicas e Instrumentos de Recolección de Información:

La búsqueda y observación de datos se realizó mediante el método clasificado como

fuentes primarias “debido a que los datos son reunidos y utilizados por el

investigador a partir de la observación directa de la realidad objeto de estudio”7.

Por otra parte, las técnicas empleadas para cumplir con los objetivos propuestos son

las siguientes:

5 Mirian Balestrini. Cómo se Elabora el Proyecto de Investigación. Caracas, 2001. Editorial: BL

Consultores Asociados. Servicio Editorial. Página 132. 6 Mirian Balestrini. Cómo se Elabora el Proyecto de Investigación. Caracas, 2001. Editorial: BL

Consultores Asociados. Servicio Editorial. Página 132. 7 Mirian Balestrini. Cómo se Elabora el Proyecto de Investigación. Caracas, 2001. Editorial: BL

Consultores Asociados. Servicio Editorial. Página 146.

28

o Revisión de documentos: comprende la revisión bibliográfica de documentos

relacionados con la investigación. Se revisaron normas, procedimientos

técnicos y prácticas propias de las operaciones realizadas en SIDOR. o BDI: Base de Datos Informacional de Tandem 1, de las cuales se consultaron

los históricos necesarios para el análisis.

o SIDOR Hoy (Intranet): red interna de SIDOR para la consulta de:

- Biblioteca de Documentos: dónde se encuentran ubicadas todas las

prácticas operativas y procedimientos que se utilizarán para la

comprensión de los procesos estudiados.

- Visual Factory (SIDOR): módulo en el que se lleva registro de las

operaciones diarias realizadas en SIDOR, cómo producción diaria, nivel de

inventario, materias primas, despachos, entre otras.

d) Procedimiento para realizar la Investigación.

o El cálculo del nivel sigma actual se realizó con la data disponible en la BDI del

Tandem 1, calculando el estadístico Z, y analizando la capacidad del proceso

a través del Cpk y gráficos de control, haciendo comparaciones con las

especificaciones del cliente.

o Para establecer las causas raíces que inciden en la variable seleccionada se

levantó un diagrama Causa efecto para tener una primera aproximación a las

causas raíces que influyen en la variable en análisis. o La determinación del nivel de impacto de cada causa raíz encontrada se logro

cumpliendo con la jerarquización de los parámetros con mayor grado de

correlación con la variable crítica en estudio.

o Con la información recolectada se sacarán conclusiones, y se harán

recomendaciones para el mejoramiento del nivel sigma actual.

29

CAPÍTULO IV ANÁLISIS E INTERPRETACIÓN

DE LOS RESULTADOS.

30

a) Describir el proceso productivo del Tandem 1 en el cual se aplicará la metodología Seis Sigma.

Para la aplicación de la metodología Seis Sigma en el análisis de reflectividad en el

sub-proceso de Tandem 1 de laminación en frío el primer paso fue hacer un

esquema con la descripción general de todos los sub-procesos de laminación en

frío, y en especial los que tienen efecto sobre la reflectividad, profundizando para el

caso del Tandem 1 tanto en sus principales equipos como en sus variables más

influyentes.

Figura Nº 8: Mapa de sub-procesos Líneas que influyen en la reflectividad.

VD: Material Venta Directa

Fuente: Departamento de procesos laminación en frío. Gcia Laminación en Frío.

Sidor.

31

La banda proveniente del Decapado ingresa al Tandem 1 para reducir su espesor

según las especificaciones de la programación, después pasa por un proceso de

Recocido de Caja (Recocido 2) para devolver las propiedades físicas perdidas por la

deformación sufrida durante la laminación y eliminar el exceso de aceite remanente.

Luego, la banda en frío, sigue el proceso de Temple que aporta las características de

Rugosidad y Planeza a la bobina, y finalmente se lleva a las Rebobinadotas, para

cumplir con las actividades de fraccionamiento, ajuste de ancho, disminución o

aumento de diámetro interno y otros requerimientos del cliente.

Figura Nº 9: Especificaciones Técnicas del Tandem 1.



32

b) Determinar el Nivel Sigma de la Reflectividad en Tandem 1.

• Datos usados para el Análisis.

La medición de reflectividad a la salida del Tandem se realiza cada 10 bobinas, y sus

resultados se registran en el Sistema de Gestión en Línea, y son guardados en

bases de datos informacionales (BDI). La data fue consultada desde las BDI para el

presente estudio.

• Períodos analizados. Como se señaló en el marco metodológico, la data corresponde al período

04/11/2004 hasta el 31/12/2005, y se encuentra dividida en 3 períodos

experimentales de acuerdo al tipo de aceite y dispersante utilizados, y es mostrada

en la siguiente tabla:

Tabla N° 7: Períodos de data analizada

Período Desde Hasta Aceite Dispersante

1 04/11/2004 13/12/2004 Semi - Sintético Sin Dispersante 2 14/12/2004 23/01/2005 Semi - Sintético Dispersante 3 01/02/2005 22/03/2006 Sintético Dispersante

Fuente: Procesos Laminación en Frío.

• Especificaciones. Para el cálculo del estadístico “Z” se consideran como límites de especificación del

cliente los mostrados en la siguiente tabla.

Tabla N° 8: Especificación de la Reflectividad

Límite Reflectividad

(%) Comentario

Especificación Superior (ES) 75 Es el Máximo que se estima alcanzar

con la condición actual de la planta.

Especificación Inferior (EI) 65 Es el Mínimo que se estima ofrecer

con la condición actual de la planta. Fuente: Procesos Laminación en Frío.

33

• Indicadores estadísticos por período. Los valores de los índices estadísticos obtenido para cada período son los mostrados

en la siguiente tabla.

Tabla N° 9: Reflectividad. Valores obtenidos para la cada período en análisis

en Tandem 1.

Indicador Periodo 1 Periodo 2 Periodo 3 Estadístico Z -0,72 -0,33 -0,15 Media 61,14 63,43 64,37 Desviación Estándar 5,35 4,77 4,30 Cp 0,31 0,35 0,39 Cpi -0,24 -0,11 -0,05 Cps 0,86 0,81 0,82 % Data fuera de especificaciones 77,00% 63,00% 56,00%


El estadístico Z en éste caso da negativo y muy pequeño, lo que indica que el

número de sigmas respecto de las especificaciones es bajo. Sin embargo viendo los

promedios alcanzados en los tres períodos se observa una mejora a medida que se

avanza en cada período, de la reflectividad, acercándose al límite de especificación

inferior de 65%, con tendencia positiva. Adicionalmente al analizar los valores de los

Cp y Cpk, se observa que la capacidad de procesos es baja (<<1) y con un proceso

descentrado hacia la izquierda de las especificaciones.

34

• Gráficos de control por período. Período 1:

Gráfico N° 1: Gráfico de los rangos. Período 1.

Fuente: Procesos Laminación Frío.

Como puede verse hay consistencia entre los valores de los rangos, por lo tanto se

procede a estudiar la gráfica de las medias.

Gráfico N° 2: Gráfico de las medias. Período 1.


Se observa que desde el inicio de la prueba los valores están por debajo o alrededor

de la media (Xpromedio) y luego a partir de la mitad del período se visualiza un

incremento de la reflectividad acercándose al valor mínimo especificado.

35

los valores

Al analizar el Cpk del proceso, (Ver tabla 9) da como resultado un valor negativo (-

0,24), esto indica que el proceso no está centrado y además corrido hacia la

izquierda de las especificaciones, y con baja capacidad para cumplir con

especificados.

Período 2:



Como puede verse hay consistencia entre los valores de los rangos, por lo tanto se

procede a estudiar la gráfica de las medias.

Gráfico N° 4: Gráfico de las medias. Período 2.


36

En el segundo período se observa un proceso con apenas dos puntos levemente

fuera de los límites de control estadístico, y sin rachas importantes, lo que demuestra

un proceso más controlado que el anterior. Analizando el Cpk de éste proceso

(-0,11), a pesar de que se presenta descentrado está más corrido hacia las

especificaciones que el período 1, y se observa que un mayor número de data entra

dentro de las mismas.

Período 3:

Gráfico N° 5: Gráfico de los Rangos. Período 3.


La gran mayoría de los datos están dentro de los Límites de control.


Fuentes: Procesos Laminación en Frío.

37

Se aprecian tres etapas claramente definidas en éste período.

- La primera está comprendida entre el 23/01 y 23/05 donde se observa que el comportamiento general está por encima de la media con alta estabilidad.

- La segunda va desde el 24/05 hasta el 13/09 donde se ve que gran parte de los valores se posicionan dentro de las especificaciones establecidas, y por encima del Límite superior del proceso.

- La tercera etapa a partir del 14/09 los valores tienen una tendencia a la desmejora, llegando a estar por debajo del límite inferior del proceso.

Dado que en el período 3 muestra el mejor Cpk (-0,05), se concentró el análisis de las causas solo en éste período.

) Establecer las ca tividad en el sub-

e npud rcua s Figura

b usas raíces que inciden en la reflecproceso seleccionado.

M dia te el uso del Diagrama de Causa - Efecto se detectan las causas raíces que

ie an estar influyendo en la Reflectividad en el proceso de laminación en frío, el l e mostrado en la siguiente figura.

N° 10: Diagrama Causa – Efecto de la Reflectividad en el Tandem 1.

Fuente: Análisis levantado por el equipo de trabajo.

Reflectividad

RebobinadoraRebobinadora TempleTemple

TandemTandem 11RecocidoRecocido ProcesoProceso

Residuo de Carbono

Limpieza de línea

Controles

Hierro sobre labanda

Prueba de teipe

Control de lasmuestras

Aceitadora

Limpieza de línea

Controles

Control del Proceso

Temple húmedo

Rugosidad de cilindro trabajo

Finos de hierro

Índice de saponificación

Destilación

% concentración de aceiteo dispersante en tanque C

% concentración de aceite enTanque M1

Ph en agua


% reducción

Plate -out

Practica de limpieza deemulsión

Eficiencia de Los filtros

Ciclos (tiempoy Temperatura)

Controles

Concentración de H2

Limpieza Base

Limpieza porCiclo

Presión

Velocidad deenfriamiento

Practicas

Grupo de Reflectividad

Tipos de análisis y sistema

Relación con proveedor

Entrenamiento del equipo

Reflectividad



Residuo de Carbono

Limpieza de línea

Controles


Prueba de teipe


Aceitadora

Limpieza de línea

Controles

Control del Proceso

Temple húmedo


Finos de hierro


Destilación



Ph en agua


% reducción

Plate -out




Controles


Limpieza Base

Limpieza porCiclo

Presión


Practicas





Temp. Bastidores

Reflectividad



Residuo de Carbono

Limpieza de línea

Controles


Prueba de teipe


Aceitadora

Limpieza de línea

Controles

Control del Proceso

Temple húmedo


Finos de hierro


Destilación



Ph en agua


% reducción

Plate -out




Controles


Limpieza Base

Limpieza porCiclo

Presión


Practicas





Reflectividad



Residuo de Carbono

Limpieza de línea

Controles


Prueba de teipe


Aceitadora

Limpieza de línea

Controles

Control del Proceso

Temple húmedo


Finos de hierro


Destilación



Ph en agua


% reducción

Plate -out




Controles


Limpieza Base

Limpieza porCiclo

Presión


Practicas





Temp. Bastidores

38

) Determinar el comportamiento de las Causas Raíces versus la Reflectividad.

ara cumplir con éste Objetivo se dividirá el análisis de los resultados en dos partes:

o Análisis de correlación

c P

: relación existente entre las causas detectadas en el diagrama causa efecto y la reflectividad.

o Comportamiento de las variables: análisis de las medidas de tendencia central,

y de dispersión de la data para cada una de las causas levantadas en el diagrama causa efecto.

• Análisis de correlación.

o Variables a analizar: - Concentración de aceite:

Es el % de aceite que forma la emulsión presente en el Tanque M1, usada en la laminación en frío.

- Concentración de dispersante: Es el % de dispersante presente en el tanque C, usada en el bastidor 5 del laminador en frío.

ulsión del tanque M1 que se usa en la laminación. de la emulsión en bastidores:

ente en la emulsión durante el proceso de laminación.

- Ph de la emulsión: Es el Ph medido en la em

- Temperatura promedio Es la temperatura pres

- Saponificación (SAP): Es la capacidad de la emulsionalidad del aceite, medido como la relación de la cantidad de miligramos de hidróxido de potasio por cada gramo de aceite puro (mgrs. / grs.).

- Finos de hierro: Es la cantidad de finos de hierro presente en la emulsión, medido en partes por millón (PPM).

39

(R) para cada Causa-Periodo 3.

El siguiente cuadro resume los Índices para las correlaciones lineales entre las

causas raíces en estudio y la reflectividad.

Tabla N° 10: Índices de correlación

Correlación

Variables lineal (R) Concentración de aceite en tanque M1 93,0% Finos de hierro en tanque M1 50,4% Ph de la solución en tanque M1 48,8% SAP 31,0% Temperatura en Bastidores 30,8% Concentración de dispersante en Tanque C 7,4%

Fuentes: Procesos de laminación en frío.

Como se puede apreciar en la Tabla 10, la variable con mayor correlación para el 3er

período es la Concentración en el Tanque M 1, donde se alcanza un R de 93.0% (R2

= 0.8649). Esto nos lleva a concluir que al conocer mas claramente el

comportamiento de la concentración de aceite en el tanque M1, nos permitirá ejercer

mayor control para alcanzar los valores esperados de la reflectividad.

Gráfico N° 7: Correlación Reflectividad Vs. Concentración en TM1. Período 3.


Especificacione

% de concentración en Tanque 1

% de concentración Ideal

40

n la

,7 (Ver en el Gráfico N° 7 el recuadro en

rojo), lo que es recomendable controlar ésta variable entre éstos 2 valores.

También es alcanzable con niveles de concentración arriba de 2.7%, sin embargo

los costos en aceite aumentan, y se ve que no hay estabilidad en el comportamiento,

ya que a una concentración de 3.7% vuelven a desmejorarse los resultados.

El coeficiente de c e las variable zadas se encuentra

por debajo del 45%, lo que muestra que para la data estudiada la reflectividad no

presenta correlaci fico correlación en el

anexo 3).

alizadas (*).

Los valores más altos de reflectividad alcanzados en el periodo tres se logran co

concentración en el tanque M 1 entre 2,1 y 2

orrelación lineal del resto d s anali

ón lineal con dichas variab s. (Ver grále s de

• Comportamiento de Variables. Tabla N° 11: Resumen de Indicadores de las variables de proceso an

Variable de controlPeriodo en estudio LSC LIC Media Desv Cp Cpi Cps Cpk

1 2 1 1,49 0,23 1,37 1,35 1,39 1,35

Índice de Saponifica(mg. KOH/g)

% Concentración Dispersión Tanque C

T °C a Nivel de Bastidores

Finos de Hierro (p.p.m)

Ph Tanque M1

% Concentración Emulsión T 2 2 1 1,61 0,18 0,61 0,28 0,94 0,28

3 2 1,5 1,94 0,61 0,47 0,83 0,11 0,11anque M1

5 0,1 0,29 0,1 0,93 0,9 0,96 0,91 0,2 0,3 0,1 0,14 0,06 0,66 0,28 1,05 0,2

0,23 0,1 0,23 0,43 0,02 0,02

1 56 50 0,76 0,55 0,97 0,5

0,19 0,09

52,17 1,61 52 56 50 54,49 1,5 0,94 1,4 0,47 0,473 56 50 54,15 1,12 1,51 2,09 0,93 0,93

1 200 80 139,51 33,95 1,06 1,06 1,07 1,06150 80 111,03 24,05 0,62 0,55 0,69 0,552135 80 119,21 29,96 0,7 0,79 0,62 0,623

2 0,23 0,55 1,44 -0,34 -0,341 5,8 5,4 5,95,8 5,4 5,67 0,13 0,77 1,04 0,49 0,492

3 5,8 5,4 5,41 0,1 0,99 0,04 1,95 0,04

1 120 100 113,14 5,04 1,64 2,16 1,13 1,13ción-SAP

2 150 100 116,37 14,32 2,37 1,55 3,1 1,553 145 135 0,62 0,6141,03 4,96 0,79 0,95 2

(*)Detalles en el an

Fuente: Procesos laminación en frío.

exo 2

41

istintos

el

estudio de la correlación en el tercer periodo. De los lotes estudiados se evidencia

Concentración de dispersante:

e observa una desmejora de las capacidades del proceso con respecto a las

especificaciones. Se recomienda mantene

estudios de las otras variables involucradas y en particular la concentración en el

tanque C.

- Temperatura promedio de la emulsión en bastidores: Las especificaciones de la temperatura se mantuvieron constantes en los tres

periodos, se observa una mejora de la capacidad del proceso desde el primer

periodo hasta el tercero, con valores de Cp hasta de 1,51. El valor del Cpk nos indica

que pocos valores están fuera de especificaciones. (Cpk aprox. 1)

- Finos de hierro: Se observa una desmejora de la capacidad del proceso desde el primer periodo al

tercero, esto motivado a un cambio de las especificaciones la cuales se restringen en

su limite superior. Se recomienda para futuros estudios mantener los limites de

del aceite en el tanque M1.

- Concentración de aceite: Se observa una desmejora de la capacidad del proceso desde el primer periodo al

tercero, con las especificaciones estándar. En el tercer periodo se analizan d

lotes de aceite en distintos rangos, lo cual se hace evidente al visualizar cuatro

histogramas bien diferenciados. Esto con la intencionalidad de estudiar el efecto del

cambio de la concentración del aceite en la reflectividad. Siendo coherente con

los siguientes rangos: 0,8 a 1,5; 1,5 a 2,0; 2,3 a 2,7 y 3, 0 a 3,5. De estos se ve

claramente el mejor comportamiento en el lote en el rango: de 2,3 y 2,7, estando

alineada con la recomendación dada en párrafos anteriores.

- S

especificaciones en los tres periodos, esto debido a que se restringen las

r esta variable constante para futuros

especificaciones constantes, para evaluar el impacto del cambio de concentración

42

1: a

al

l

rva

- Ph de la emulsión tanque MLas especificaciones se mantuvieron constantes en los tres periodos, se observa un

mejora de la capacidad del proceso desde el primer periodo hasta el tercero, con

valores de Cp hasta de 0,99. Los valores de Cpk siempre se muestran menores

Cp indicativo de un proceso descentrado. Se deben realizar esfuerzos para centrar e

proceso con análisis de las causa asignables del proceso.

- Saponificación: Se observa un comportamiento variable, dado al cambio constante de las

especificaciones en los tres periodos, se ve que el mejor comportamiento se obse

en el segundo periodo.

43

CAPÍTULO V

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.

44

) Conclusiones

El nivel de análisis alcanzado, y los resultados parciales logrados con la

implementación de las 3 primeras fases de la metodología 6 sigmas, (Definir,

Medir, y Analizar), permiten concluir que ésta metodología es una herramienta

adecuada para el análisis del problema de la reflectividad en el tandem 1 de

SIDOR.

• El estadístico Z para la reflectividad da negativo y muy pequeño, lo que indica que

el número de sigmas respecto de las es ecificaciones esta por debajo de uno. Sin

embargo viendo los promedios alcanzados en los tres períodos se observa una

mejora de la reflectividad, acercándose al límite de especificación inferior de 65%,

con tendencia positiva. Adicionalmente al analizar los valores de los Cp y Cpk, se

observa que la capacida (<<1) y con un proceso

descentrado hacia la izquierda de las especificaciones.

•

concluir que de los 3 períodos evaluados, el tercero es el que presenta mejor

performance y el mejor cumplimiento de especificaciones.

• De las variables identificadas en el análisis de causas se detecta, que la

concentración de la emulsión en el tanque M1 es la que muestra mayor

correlación con el atributo reflectividad, siendo el rango ideal obtenido de

concentración el que se encuentra entre 2,1 y 2,7 %.

• De la comparación de los distintos periodos, se distingue que en el período 3 se

obtuvieron los mejores resultados con el uso del aceite sintético y con

dispersante.

a

•

p

d de procesos es baja

El análisis de los gráficos de control, y de los Cpk de la reflectividad permiten

45

es.

r un experimento controlado donde queden fijas todas las variables

b) Recomendacion

• Implementar la Metodología Seis Sigma en todas sus fases, en los procesos

de Laminación en Frío para la solución de problemas.

• Organizar un equipo de trabajo que aplique los 5 pasos de la metodología de

trabajo Seis Sigmas, con la finalidad de complementar el análisis aquí iniciado.

• Diseña

menos la analizada, y se puedan hacer análisis de correlación múltiple.

• Establecer un sistema de toma de datos liderado por el área de procesos de la

empresa, que permitan levantar un diagnóstico preciso de las verdaderas

causas de la baja reflectividad.

• Hacer Benchmarking con otras industrias donde se alcanzan valores por

encima de 70% de reflectividad sin procesar el material por la limpieza

electrolítica.

• Usar como limites de especificaciones para la concentración de aceite en el

tanque M1 los valores entre 2,1-2,7 %.

46

RÁFICAS.

L

revo P. Neuman y Roland R.

C v

Con

S a

Seis

E

Six

May

M

200

The essential six sigma. James Lucas. Quality progress. January 2002.

P

REFERENCIAS BIBLIOG

as claves de Seis Sigma. La implantación con éxito de una cultura que

luciona el mundo empresarial. Peter S. Pande, Robert

a anagh. Mc Graw-Hill/ Interamericana de España, SAU. Madrid. 2002.

trol estadístico de calidad y Seis Sigma. H. Gutiérrez Pulido y R. de la V.

al zar. Mc Graw Hill. Primera edición. México. 2004.

sigma para directivos. Grez Brue. Mc Gra-Hill. Mexico. 2003.

l seis sigma para todos. George Eckes. Grupo editorial Norma. Bogota. 2004.

sigma: A breakthrough strategy for profitability. Mikel Harry. Quality progress.

. 1998.

easure for six sigma success. Thomas Pearson. Quality progress. February

1.

ágina Web de Sidor, C.A.-www.sidor.com y www.sidor.com/ sistemas

o se Elabora el Proyecto de Investigació Cóm n. Mirian Balestrini. Editorial: BL

Consultores Asociados. Servicio Editorial. Caracas, 2001.

Six Sigma Quality Resources for achieving six sigma results.

http://www.isixsigma.com/

Manual de herramientas básicas de Calidad Total para el Mejoramiento Continuo.

Una guía de consulta para su aplicación. R. Vasquez y otros. Sidor. Junio 1993.

European Six Sigma Club. Kjell Magnusson. ABB,BA TPT.

http://www.seissigma.com/english/Clubeuropeoseissigma

47

ANEXOS

48

nexo N° 1:

stadísticas generales para la Reflectividad en los 3 períodos nalizados.

Período 1:

A EA -

Período 2:

-

787266605448

LSL USLP rocess D ata

S am ple N 352S tD ev (Within) 5,34735S tD ev (O v erall) 6,34275

LS L 65,00000T arget *U S L 75,00000S am ple M ean 61,13523

P otentia l (Within) C apability

C C pk 0,31

O v erall C apability

P p 0,26P P L -0,20P P U 0,73P pk

C p

-0,20C pm *

0,31C P L -0,24C P U 0,86C pk -0,24

O bserv ed P erform ance% < LS L 69,89% > U S L 0,85% T otal 70,74

E xp. Within P erform ance% < LS L 76,51% > U S L 0,48% T otal 76,98

E xp. O v erall P erform ance% < LS L 72,88% > U S L 1,44% T otal 74,33

W ith inO v erall

Process Capability of Reflectividad Tandem

76,572,067 ,563,058,554 ,049,5


S am ple N 369S tD ev (Within) 4,77526S tD ev (O v era ll) 5,39884

LS L 65,00000T arget *U S L 75,00000S am ple M ean 63,42846

P otentia l (Within) C apability

C C pk 0,35

O v era ll C apability

P p 0,31P P L -0,10P P U 0,71P pk

C p

-0,10C pm *

0,35C P L -0,11C P U 0,81C pk -0,11

O bserv ed P erform ance% < LS L 60,16% > U S L 1,63% T ota l 61,79

E xp. Within P erform ance% < LS L 62,90% > U S L 0,77% T ota l 63,67

E xp. O v era ll P erform ance% < LS L 61,45% > U S L 1,60% T ota l 63,06

W ith inO v erall

Process Capability of Reflectividad TANDEM

49

- Período 3:

8478726660544842

Process Capability of Reflectividad TANDEM


S ample N 2616S tDev (Within) 4,30671S tDev (O v erall) 5,96160

LS L 65,00000Target *U S L 75,00000S ample M ean 64,37301

P otential (Within) C apability

C C pk 0,39

O v erall C apability

P p 0,28P P L -0,04P P U 0,59P pk

C p

-0,04C pm *

0,39C P L -0,05C P U 0,82C pk -0,05

O bserv ed P erformanceP P M < LS L 527522,94P P M > U SL 25229,36P P M Total 552752,29

E xp. Within P erformanceP P M < LS L 557875,08P P M > U S L 6802,21P P M Total 564677,29

E xp. O v erall P erformanceP P M < LS L 541879,94P P M > U SL 37327,97P P M Total 579207,92

W ithinOverall

50

Estadísticas generales de las variables que impactan en la reflectividad en los

.1.- Concentración de aceite en el Tanque M1:

Período 1:

Anexo N° 2:

3 períodos analizados: 2 -

Período 2:

-

LS L U S L

2 , 01 , 81 , 61 , 41 , 21 , 0

P ro ce s s D a ta

S a m p le N 3 5 2S tD e v (W ith in ) 0 , 1 2 1 5 1S tD e v (O v e ra ll) 0 , 2 2 9 1 4

LS L 1 , 0 0 0 0 0T a rg e t *U S L 2 , 0 0 0 0 0S a m p le M e a n 1 , 4 9 3 1 8

P o te n t ia l (W ith in ) C a p a b i lit y

C C p k 1 , 3 7

O v e ra l l C a p a b i lit y

P p 0 , 7 3P P L 0 , 7 2P P U 0 , 7 4P p k

C p

0 , 7 2C p m *

1 , 3 7C P L 1 , 3 5C P U 1 , 3 9C p k 1 , 3 5

O b s e rv e d P e rf o rm a nc e% < LS L 1 , 4 2% > U S L 0 , 0 0% T o ta l 1 , 4 2

E xp . W ith in P e rf o rm a n ce% < LS L 0 ,0 0% > U S L 0 ,0 0% T o ta l 0 ,0 0

E xp . O v e ra ll P e rf o rm a n ce% < LS L 1 ,5 7% > U S L 1 ,3 5% T o ta l 2 ,9 2

W ith inO v erall

P r o c e s s C a p a b i l i ty o f C o n c e n ( T a n q u e M 1 )

LS L U S L

2 , 01 , 81 , 61 , 41 , 21 , 0

LS L U S L

2 , 01 , 81 , 61 , 41 , 21 , 0

P ro ce s s D a ta




C C p k 1 , 3 7

O v e

P ro ce s s D a ta



W ith inO v erall

P r o c e s s C a p a b i l i ty o f C o n c e n ( T a n q u e M 1 )


C C p k 1 , 3 7

O v e ra l l C a p a b i lit y

P p 0 , 7 3P P L 0 , 7 2P P U 0 , 7 4P p k

C p

0 , 7 2C p m *

1 , 3 7C P L 1 , 3 5C P U 1 , 3 9C p k 1 , 3 5



E xp . O v e r

ra l l C a p a b i lit y

P p 0 , 7 3P P L 0 , 7 2P P U 0 , 7 4P p k

C p

0 , 7 2C p m *

1 , 3 7C P L 1 , 3 5C P U 1 , 3 9C p k 1 , 3 5



E xp . O v e ra ll P e rf o rm a n ce% < LS L 1 ,5 7% > U S L 1 ,3 5% T o ta l 2 ,9 2

LS L U S L

2 ,01 ,81 ,61 ,41 ,21 ,0

P ro ce ss D a ta

S a m p le N 3 6 9S tD e v (W ith in ) 0 ,1 3 6 5 6S tD e v (O v e ra ll) 0 ,1 7 6 2 0

LS L 1 ,5 0 0 0 0T a rg e t *U S L 2 ,0 0 0 0 0S a m p le M e a n 1 ,6 1 6 5 3

W ith inO v er a ll

P r o c e s s C a p a b i l i ty o f C o nc e n ( T a nq ue M 1 )

P o te n t ia l (W ith in ) C a p a b ility

C C p k 0 ,6 1

O v e ra ll C a p a b ility

P p 0 ,4 7P P L 0 ,2 2P P U 0 ,7 3P p k

C p

0 ,2 2C p m *

0 ,6 1C P L 0 ,2 8C P U 0 ,9 4C p k 0 ,2 8

O b se rv e d P e rfo rm a n ce% < LS L 1 3 ,2 8% > U S L 0 ,0 0% T o ta l 1 3 ,2 8

E xp . W ith in P e rfo rm a n ce% < LS L 1 9 ,6 7% > U S L 0 ,2 5% T o ta l 1 9 ,9 2

E xp . O v e ra ll P e rfo rm a n ce% < LS L 2 5 ,4 2% > U S L 1 ,4 8% T o ta l 2 6 ,9 0

51

Período 3: -

Período 1:

2

P r o c e s s C a p a b i l i ty o f C o n c e n ( T a n q u e M 1 ) _ 1

.2.- Concentración de aceite en el tanque C:

-

3 , 53 , 02 , 52 , 01 , 51 , 00 , 5

L S L U S L

P ro ce ss D a taLS L 1 , 5 0 0 0 0T a r g e t *

S a m p le N 2S tD e v (W ith in ) 0 , 1 7

6 1 68 1 6

S tD e v (O v e ra l l) 0 , 6 1 2 1 5

U S L 2 , 0 0 0 0 0S a m p le M e a n 1 , 9 4 3 0 7

P o te n tia l (W ith in ) C a p a b il it y

C C p k 0 , 4 7

O v e r a ll C a p a b il it y

P p 0 , 1 4P P L 0 , 2 4P P U 0 , 0 3P p k

C p

0 , 0 3C p m *

0 , 4 7C P L 0 , 8 3C P U 0 , 1 1C p k 0 , 1 1

O b s e rv e d P e rf o rm a n c e% < LS L 1 7 , 4 7% > U S L 4 0 , 1 8% T o t a l 5 7 , 6 5

E xp . W i th in P e r f o rm a n c e% < LS L 0 , 6 4% > U S L 3 7 , 4 6% T o t a l 3 8 , 1 1

E xp . O v e ra ll P e rf o rm a n c e% < LS L 2 3 , 4 6% > U S L 4 6 , 2 9% T o t a l 6 9 , 7 5

W i th inO v e r a l l

3 , 53 , 02 , 52 , 01 , 51 , 00 , 5

L S L U S L

P r o c e s s C a p a b i l i ty o f C o n c e n ( T a n q u e M 1 ) _ 1

L S L U S L

3 , 53 , 02 , 52 , 01 , 51 , 00 , 5

P ro ce ss D a taLS L 1 , 5 0 0 0 0T a r g e


6 1 68 1 6

S tD e v (O v e ra l l) 0 , 6 1 2 1 5

P ro ce ss D a taLS L 1 , 5 0 0 0 0T a r g e t *


6 1 68 1 6

S tD e v (O v e ra l l) 0 , 6 1 2 1 5

U S L 2 , 0 0 0 0 0S a m p le M e a n 1 , 9 4 3 0 7


C C p k 0 , 4 7


P p 0 , 1 4P P L 0 , 2 4P P U 0 , 0 3P p k

C p

0 , 0 3C p m *

0 , 4 7C P L 0 , 8 3C P U 0 , 1 1C p k 0 , 1 1

O b s e rv e d P e rf o rm a n c e% < LS L 1 7 , 4 7% > U S L 4 0 , 1 8% T o t a

U S L 2 , 0 0 0 0 0S a m p le M e a n 1 , 9 4 3 0 7

t *

W i th inO v e r a l l


C C p k 0 , 4 7


P p 0 , 1 4P P L 0 , 2 4P P U 0 , 0 3P p k

C p

0 , 0 3C p m *

0 , 4 7C P L 0 , 8 3C P U 0 , 1 1C p k 0 , 1 1

O b s e rv e d P e rf o rm a n c e% < LS L 1 7 , 4 7% > U S L 4 0 , 1 8% T o t a l 5 7 , 6 5

E xp . W i th in P e r f o rm a n c e% < LS L 0 , 6 4% > U S L 3 7 , 4 6% T o t a l 3 8 , 1 1

E xp . O v e ra ll P e rf o rm a n c e% < LS L 2 3 , 4 6% > U S L 4 6 , 2 9% T o t a l 6 9 , 7 5

0 ,70 ,60 ,50 ,40 ,30 ,20 ,10 ,0

LS L U SLP ro c e s s D a ta

S a m p le N 3 5 2S tD e v (W i th in ) 0 , 0 7 1 8 5S tD e v (O v e ra l l) 0 , 0 9 9 7 3


P o te n t ia l (W i th in ) C a p a b ili ty

C C p k 0 , 9 3

O v e ra ll C a p a b il it y

P p 0 , 6 7P P L 0 , 6 5P P U 0 , 6 9P p k

C p

0 , 6 5C p m *

0 , 9 3C P L 0 , 9 0C P U 0 , 9 6C p k 0 , 9 0

O b s e rv e d P e rf o rm a n ce% < LS L 0 ,5 7% > U S L 2 ,8 4% T o ta l 3 ,4 1

E xp . W ith in P e rf o rm a nc e% < LS L 0 , 3 5% > U S L 0 , 2 0% T o ta l 0 , 5 6

E xp . O v e ra ll P e rfo rm a n ce% < LS L 2 ,6 0% > U S L 1 ,9 3% T o ta l 4 ,5 3

W ith inO v er all

P r o c e s s C a p a b i l i ty o f C o n c e n ( T a n q u e C )

0 ,70 ,60 ,50 ,40 ,30 ,20 ,10 ,0


LS L U SL

0 ,70 ,60 ,50 ,40 ,30 ,20 ,10 ,0

LS L U SLP ro c e s s D a ta



P o te n t ia l (W i th

P ro c e s s D a ta



P o te n t ia l (W i th in ) C a p a b ili ty

C C p k 0 , 9 3


P p 0 , 6 7P P L 0 , 6 5P P U 0 , 6 9P p k

C p

0 , 6 5C p m *

0 , 9 3C P L 0 , 9 0C P U 0 , 9 6C p k 0 , 9 0


E xp . W ith in P e rf o rm a nc e% < LS L 0 , 3 5% > U S L 0 ,

in ) C a p a b ili ty

C C p k 0 , 9 3


P p 0 , 6 7P P L 0 , 6 5P P U 0 , 6 9P p k

C p

0 , 6 5C p m *

0 , 9 3C P L 0 , 9 0C P U 0 , 9 6C p k 0 , 9 0


E xp . W ith in P e rf o rm a nc e% < LS L 0 , 3 5% > U S L 0 , 2 0% T o ta l 0 , 5 6


W ith inO v er all

52

- Período 2:

-

0 ,40 ,30 ,20 ,10 ,0

L S L U S LP ro ce s s D a ta




C C p k 0 ,6 6


P p 0 ,5 5P P L 0 ,2 3P P U 0 ,8 7P p k

C p

0 ,2 3C p m *

0 ,6 6C P L 0 ,2 8C P U 1 ,0 5C p k 0 ,2 8

O b se rv e d P e rfo rm a n ce% < LS L 0 ,2 7% > U S L 1 ,0 8% T o ta l 1 ,3 6

E xp . W ith in P e rfo rm a n ce% < LS L 2 0 ,4 0% > U S L 0 ,0 9% T o ta l 2 0 ,4 8

E xp . O v e ra ll P e rfo rm a n ce% < LS L 2 4 ,4 5% > U S L 0 ,4 3% T o ta l 2 4 ,8 9

W ith inO v er a ll


Período 3:

0 ,7 20 ,6 00 ,4 80 ,3 60 ,2 40 ,1 20 ,0 0

LS L U S LP ro c e s s D a ta

S a m p le N 2 6 1 3S tD e v (W it h in ) 0 ,0 7 2 7 7S tD e v (O v e r a ll ) 0 ,0 8 5 4 2

L S L 0 ,1 0 0 0 0T a r g e t *U S L 0 ,2 0 0 0 0S a m p le M e a n 0 ,1 9 4 6 0


C C p k 0 , 2 3


P p 0 , 2 0P P L 0 , 3 7P P U 0 , 0 2P p k

C p

0 , 0 2C p m *

0 , 2 3C P L 0 , 4 3C P U 0 , 0 2C p k 0 , 0 2

O b s e rv e d P e rf o rm a n ce% < LS L 0 , 8 8% > U S L 1 7 , 1 8% T o ta l 1 8 , 0 6

E xp . W i th in P e rf o rm a n ce% < L S L 9 , 6 8% > U S L 4 7 , 0 4% T o ta l 5 6 , 7 2

E xp . O v e ra ll P e r fo rm a n ce% < LS L 1 3 ,4 0% > U S L 4 7 ,4 8% T o ta l 6 0 ,8 8

W ith inO v er all

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f C o n c e n tr a c ( T a n q u e C )

0 ,7 20 ,6 00 ,4 80 ,3 60 ,2 40 ,1 20 ,0 0

LS L U S L

0 ,7 20 ,6 00 ,4 80 ,3 60 ,2 40 ,1 20 ,0 0




P ro c e s s D a ta




C C p k 0 , 2 3


P p 0 , 2 0P P L 0 , 3 7P P U 0 , 0 2P p k

C p

0 , 0 2C p m *

0 , 2 3C P L 0 , 4 3C P U 0 , 0 2C p k 0 , 0 2


E xp . W i th in P e rf o rm a n ce% <


C C p k 0 , 2 3


P p 0 , 2 0P P L 0 , 3 7P P U 0 , 0 2P p k

C p

0 , 0 2C p m *

0 , 2 3C P L 0 , 4 3C P U 0 , 0 2C p k 0 , 0 2


E xp . W i th in P e rf o rm a n ce% < L S L 9 , 6 8% > U S L 4 7 , 0 4% T o ta l 5 6 , 7 2

E xp . O v e ra ll P e r fo rm a n ce% < LS L 1 3 ,4 0% > U S L 4 7 ,4 8% T o ta l 6 0 ,8 8

W ith inO v er all

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f C o n c e n tr a c ( T a n q u e C )

53

3 ción de la Temperatura promedio en Bastidores: Período 1:

2. .- Concentra-

Período 2:

-

L S L U S L

6 36 05 75 45 14 8

P r o c e s s D a t a

S a m p le N 3 5 2

S t D e v (W i t h in ) 1 , 3 1 7 8 5S t D e v (O v e r a l l ) 1 , 6 5 5 9 1

L S L 5 0 , 0 0 0 0 0

T a r g e t *U S L 5 6 , 0 0 0 0 0

S a m p le M e a n 5 2 , 1 7 6 1 4

P o t e n t i a l ( W i t h in ) C a p a b i l i t y

C C p k 0 , 7 6

O v e r a l l C a p a b i l i t y

P p 0 , 6 0P P L 0 , 4 4P P U 0 , 7 7P p k

C p

0 , 4 4C p m *

0 , 7 6

C P L 0 , 5 5C P U 0 , 9 7

C p k 0 , 5 5

O b s e r v e d P e r f o r m a n c e% < L S L 4 , 8 3

% > U S L 0 , 2 8% T o t a l 5 , 1 1

E x p . W i t h in P e r f o r m a n c e% < L S L 4 , 9 3

% > U S L 0 , 1 9% T o t a l 5 , 1 2

E x p . O v e r a l l P e r f o r m a n c e% < L S L 9 , 4 4

% > U S L 1 , 0 5% T o t a l 1 0 , 4 9

W ith inO v e r a ll

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f T e m p . ( P r o m e d i o ) e n B a s t i d o r e s

L S L U S L

6 36 05 75 45 14 8

L S L U S L

6 36 05 75 45 14 8


S a m p le N 3 5 2


L S L 5 0 , 0 0 0 0 0

T a r g e t *U S L 5 6 , 0 0 0 0 0

S a m p le M e a n 5 2 , 1 7 6 1 4

P o t e n t i a l ( W i t h


S a m p le N 3 5 2


L S L 5 0 , 0 0 0 0 0

T a r g e t *U S L 5 6 , 0 0 0 0 0

S a m p le M e a n 5 2 , 1 7 6 1 4


P r o c e s s C a p a b i l i t y o f T e m p . ( P r o m e d i o ) e n B a s t i d o r e s

P o t e n t i a l ( W i t h in ) C a p a b i l i t y

C C p k 0 , 7 6


P p 0 , 6 0P P L 0 , 4 4P P U 0 , 7 7P p k

C p

0 , 4 4C p m *

0 , 7 6

C P L 0 , 5 5C P U 0 , 9 7

C p k 0 , 5 5


% > U S L 0 , 2 8% T o t a l 5 , 1 1


% > U S L 0 ,

in ) C a p a b i l i t y

C C p k 0 , 7 6


P p 0 , 6 0P P L 0 , 4 4P P U 0 , 7 7P p k

C p

0 , 4 4C p m *

0 , 7 6

C P L 0 , 5 5C P U 0 , 9 7

C p k 0 , 5 5


% > U S L 0 , 2 8% T o t a l 5 , 1 1


% > U S L 0 , 1 9% T o t a l 5 , 1 2

E x p . O v e r a l l P e r f o r m a n c e% < L S L 9 , 4 4

% > U S L 1 , 0 5% T o t a l 1 0 , 4 9

6 26 05 85 65 45 25 0

L S L U S LP ro c e ss D a t a

S a m p le N 3 6 9S tD e v (W ith in ) 1 ,0 6 7 5 9S tD e v (O v e ra l l) 1 ,5 0 4 8 3

LS L 5 0 ,0 0 0 0 0T a rg e t *U S L 5 6 ,0 0 0 0 0S a m p le M e a n 5 4 ,4 9 0 2 4

P o t e n t ia l (W it h in ) C a pa b ili ty

C C p k 0 ,9 4

O v e ra l l C a p a b il ity

P p 0 ,6 6P P L 0 ,9 9P P U 0 ,3 3P p k

C p

0 ,3 3C p m *

0 ,9 4C P L 1 ,4 0C P U 0 ,4 7C p k 0 ,4 7


E xp . W ith in P e r f o rm a n c e% < LS L 0 , 0 0% > U S L 7 , 8 7% T o ta l 7 , 8 7

E xp . O v e ra ll P e rfo rm a n ce% < LS L 0 ,1 4% > U S L 1 5 ,7 9% T o ta l 1 5 ,9 3

W ith inO v er a ll

P r oce s s C a pa bi l i ty o f Te mp. (P r ome dio) en B as tidore s

6 26 05 85 65 45 25 0

L S L U S L

6 26 05 85 65 45 25 0

L S L U S LP ro c e ss D a t a



P o t e n t ia l (W it h in ) C a

P ro c e ss D a t a



P o t e n t ia l (W it h in ) C a pa b ili ty

C C p k 0 ,9 4


P p 0 ,6 6P P L 0 ,9 9P P U 0 ,3 3P p k

C p

0 ,3 3C p m *

0 ,9 4C P L 1 ,4 0C P U 0 ,4 7C p k 0 ,4 7


E xp . W ith in P e r f o rm a n c e% < LS L 0 , 0 0% > U S L 7 , 8 7% T o

pa b ili ty

C C p k 0 ,9 4


P p 0 ,6 6P P L 0 ,9 9P P U 0 ,3 3P p k

C p

0 ,3 3C p m *

0 ,9 4C P L 1 ,4 0C P U 0 ,4 7C p k 0 ,4 7




W ith inO v er a ll

ce s s C a pa bi l i ty o f Te mp. (P r ome dio) en B as tidore sP r o

54

- Período 3: 2

P r o c e s s C a p a b i l i ty o f T e m p . ( P r o m e d io ) e n B a s tid o r e s

6 0 ,85 9 ,25 7 ,65 6 ,05 4 ,45 2 ,85 1 ,2

L S L U S LP ro ce ss D a ta

S a m p le N 2 6 1 6S tD e v (W ith in ) 0 ,6 6 2 8 0S tD e v (O v e ra ll) 1 ,1 1 8 2 0



C C p k 1 ,5 1


P p 0 ,8 9P P L 1 ,2 4P P U 0 ,5 5P p k

C p

0 ,5 5C p m *

1 ,5 1C P L 2 ,0 9C P U 0 ,9 3C p k 0 ,9 3

O b se rv e d P e rfo rm a n ce% < LS L 0 ,0 0% > U S L 3 ,1 0

.4.- Saponificación: - Período 1:

1 2 41 2 01 1 61 1 21 0 81 0 41 0 0



LS L 1 0 0 ,0 0 0 0 0T a rg e t *U S L 1 2 0 ,0 0 0 0 0S a m p le M e a n 1 1 3 ,1 3 7 3 6

P o te n t ia l (W it h in ) C a p a b il it y

C C p k 1 ,6 4

O v e ra ll C a p a b ili ty

P p 0 ,6 6P P L 0 ,8 7P P U 0 ,4 5P p k

C p

0 ,4 5C p m *

1 ,6 4C P L 2 ,1 6C P U 1 ,1 3C p k 1 ,1 3

O b se rv e d P e rfo rm a n ce% < LS L 0 , 0 0% > U S L 1 , 7 0% T o ta l 1 , 7 0


E xp . O v e ra ll P e rf o rm a n ce% < L S L 0 ,4 5% > U S L 8 ,6 5% T o ta l 9 ,1 0

W it h inO v e r a ll

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f S a p o n i f .

1 2 41 2 01 1 61 1 21 0 81 0 41 0 0

L S L U S L

1 2 41 2 01 1 61 1 21 0 81 0 41 0 0




P o te n t i

P ro ce ss D a ta



P o te n t ia l (W it h in ) C a p a b il it y

C C p k 1 ,6 4


P p 0 ,6 6P P L 0 ,8 7P P U 0 ,4 5P p k

C p

0 ,4 5C p m *

1 ,6 4C P L 2 ,1 6C P U 1 ,1 3C p k 1 ,1 3


E xp . W ith in P e r f o rm a n c e% < LS L 0 , 0 0%

a l (W it h in ) C a p a b il it y

C C p k 1 ,6 4


P p 0 ,6 6P P L 0 ,8 7P P U 0 ,4 5P p k

C p

0 ,4 5C p m *

1 ,6 4C P L 2 ,1 6C P U 1 ,1 3C p k 1 ,1 3



E xp . O v e ra ll P e rf o rm a n ce% < L S L 0 ,4 5% > U S L 8 ,6 5% T o ta l 9 ,1 0

W it h inO v e r a ll

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f S a p o n i f .

% T o ta l 3 ,1 0

E xp . W ith in P e rfo rm a n ce% < LS L 0 ,0 0% > U S L 0 ,2 7% T o ta l 0 ,2 7


W ith inO v er a ll

55

- Período 2: -

1 5 01 4 01 3 01 2 01 1 01 0 09 0


S a m p le N 3 6 9S tD e v (W ith in ) 3 ,5 2 2 8 7S tD e v (O v e ra l l) 1 4 ,3 2 2 3 1


P o t e n t ia l (W ith in ) C a pa b ili ty

C C p k 2 ,3 7


P p 0 ,5 8P P L 0 ,3 8P P U 0 ,7 8P p k

C p

0 ,3 8C p m *

2 ,3 7C P L 1 ,5 5C P U 3 ,1 8C p k 1 ,5 5


E xp . W ith in P e rf o rm a n ce% < LS L 0 , 0 0% > U S L 0 , 0 0% T o ta l 0 , 0 0

E xp . O v e ra ll P e r fo rm a n ce% < LS L 1 2 ,6 5% > U S L 0 ,9 4% T o ta l 1 3 ,5 9

W ith inO v er a ll

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f S a p o n i f i c a c i o n

1 5 01 4 01 3 01 2 01 1 01 0 09 0

LS L U S L

1 5 01 4 01 3 01 2 01 1 01 0 09 0




P o t e n t ia l (W ith in ) C

P ro c e s s D a ta



P o t e n t ia l (W ith in ) C a pa b ili ty

C C p k 2 ,3 7


P p 0 ,5 8P P L 0 ,3 8P P U 0 ,7 8P p k

C p

0 ,3 8C p m *

2 ,3 7C P L 1 ,5 5C P U 3 ,1 8C p k 1 ,5 5


E xp . W ith in P e rf o rm a n ce% < LS L 0 , 0 0% > U S L 0 , 0 0% T

a pa b ili ty

C C p k 2 ,3 7


P p 0 ,5 8P P L 0 ,3 8P P U 0 ,7 8P p k

C p

0 ,3 8C p m *

2 ,3 7C P L 1 ,5 5C P U 3 ,1 8C p k 1 ,5 5



E xp . O v e ra ll P e r fo rm a n ce% < LS L 1 2 ,6 5% > U S L 0 ,9 4% T o ta l 1 3 ,5 9

W ith inO v er a ll

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f S a p o n i f i c a c i o n

Período 3:

1 6 01 5 21 4 41 3 61 2 81 2 01 1 2

L S L U S LP ro c e s s D a ta

S L 1 3 5 ,a rg e t

S a m p le N 2 6 0 4S tD e v (W ith in ) 2 , 1 1 8 8 3S tD e v (O v e ra ll) 4 , 9 5 8 3 8

L 0 0 0 0 0T *U S L 1 4 5 , 0 0 0 0 0S a m p le M e a n 1 4 1 , 0 3 0 1 6


P r o c e s s C a p a b i l i ty o f S a p o n i f i c a c i o n

P o te n t ia l (W ith in ) C a p a b ilit y

C C p k 0 , 7 9


P p 0 , 3 4P P L 0 , 4 1P P U 0 , 2 7P p k

C p

0 , 2 7C p m *

0 , 7 9C P L 0 , 9 5C P U 0 , 6 2C p k 0 , 6 2



E xp . O v e ra ll P e rf o rm a n ce% < LS L 1 1 , 2 0% > U S L 2 1 , 1 7% T o ta l 3 2 , 3 6

56

5 ierro (ppm) 2. .- Finos de h - Período 1: - Período 2:

LS L U S L

2 1 01 8 01 5 01 2 09 06 0

P ro ce ss D a ta

S a m p le N 3 5 2S tD e v (W ith in ) 1 8 ,7 8 5 8 1S tD e v (O v e ra ll) 3 3 ,9 5 9 0 2

LS L 8 0 ,0 0 0 0 0T a rg e t *U S L 2 0 0 ,0 0 0 0 0S a m p le M e a n 1 3 9 ,5 1 3 9 2

W ith inO v er a ll

P r o c e s s C a p a b i l i ty o f H ie r r o ( p p m ) M 1 .2


C C p k 1 ,0 6


P p 0 ,5 9P P L 0 ,5 8P P U 0 ,5 9P p k

C p

0 ,5 8C p m *

1 ,0 6C P L 1 ,0 6C P U 1 ,0 7C p k 1 ,0 6

O b se rv e d P e rfo rm a n ce E xp . W ith in P e rfo rm a n ce% < LS L 0 ,0 8% > U S L 0 ,0 6% T o ta l 0 ,1 4


% < LS L 4 ,5 5% > U S L 1 ,9 9% T o ta l 6 ,5 3

LS L U S L

1 6 01 4 01 2 01 0 08 06 0

P ro ce ss D a ta

S a m p le N 3 6 9S tD e v (W ith in ) 1 8 , 9 1 8 3 6S tD e v (O v e ra ll ) 2 4 , 0 4 2 9 2

LS L 8 0 , 0 0 0 0 0T a rg e t *U S L 1 5 0 , 0 0 0 0 0S a m p le M e a n 1 1 1 , 0 3 9 8 4

P o te n tia l (W it h in ) C a p a b il it y

C C p k 0 , 6 2

O v e ra ll C a p a b i lit y

P p 0 , 4 9P P L 0 , 4 3P P U 0 , 5 4P p k

C p

0 , 4 3C p m *

0 , 6 2C P L 0 , 5 5C P U 0 , 6 9C p k 0 , 5 5

O b se rv e d P e rf o rm a n ce% < LS L 1 0 ,5 7% > U S L 3 ,7 9% T o ta l 1 4 ,3 6


E xp . O v e ra l l P e rf o rm a n c e% < LS L 9 ,8 3% > U S L 5 ,2 6% T o ta l 1 5 ,0 9

W ith inO v er a ll

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f H i e r r o ( p p m )

LS L U S L

1 6 01 4 01 2 01 0 08 06 0

LS L U S L

1 6 01 4 01 2 01 0 08 06 0

P ro ce ss D a ta



P o te n tia l (

P ro ce ss D a ta



W ith inO v er a ll


P o te n tia l (W it h in ) C a p a b il it y

C C p k 0 , 6 2


P p 0 , 4 9P P L 0 , 4 3P P U 0 , 5 4P p k

C p

0 , 4 3C p m *

0 , 6 2C P L 0 , 5 5C P U 0 , 6 9C p k 0 , 5 5


E xp . W ith in P e rf o rm a n ce% < LS L 5 ,0 4% >

W ith in ) C a p a b il it y

C C p k 0 , 6 2


P p 0 , 4 9P P L 0 , 4 3P P U 0 , 5 4P p k

C p

0 , 4 3C p m *

0 , 6 2C P L 0 , 5 5C P U 0 , 6 9C p k 0 , 5 5



E xp . O v e ra l l P e rf o rm a n c e% < LS L 9 ,8 3% > U S L 5 ,2 6% T o ta l 1 5 ,0 9

57

- Período 3: 2

LS L U S L

.6.- Ph de la Solución:

- Período 1:

2 8 02 4 52 1 01 7 51 4 01 0 57 0

P ro c e s s D a ta

S a m p le N 2 6 1 1S tD e v (W ith in ) 1 6 ,6 3 4 2 0S tD e v (O v e ra ll) 2 7 ,9 6 0 3 4


P o te n tia l (W ith in ) C a p a b ilit y

C C p k 0 ,7 0

O v e ra ll C a p a b i li ty

P p 0 ,4 2P P L 0 ,4 7P P U 0 ,3 7P p k

C p

0 ,3 7C p m *

0 ,7 0C P L 0 ,7 9C P U 0 ,6 2C p k 0 ,6 2

O b s e rv e d P e r fo rm a n c e% < LS L 7 ,3 2% > U S L 1 2 ,1 8% T o ta l 1 9 ,4 9


E xp . O v e ra ll P e r f o rm a n c e% < LS L 8 ,0 4% > U S L 1 3 ,5 5% T o ta l 2 1 ,5 8

W ith inO v er a ll


LS L U S L

2 8 02 4 52 1 01 7 51 4 01 0 57 0

LS L U S L

2 8 02 4 52 1 01 7 51 4 01 0 57 0

P ro c e s s D a ta

S a m p le N 2 6 1 1S tD e v (W ith in ) 1 6 ,6 3 4 2 0S tD e v (O v e r

P ro c e s s D a ta

S a m p le N 2 6 1 1S tD e v (W ith in ) 1 6 ,6 3 4 2 0S tD e v (O v e ra ll) 2 7 ,9 6 0 3 4



C C p k 0 ,7 0


P p 0 ,4 2P P L 0 ,4 7P P U 0 ,3 7P p k

C p

0 ,3 7C p m *

0 ,7 0C P L 0 ,7 9C P U 0 ,6 2C p k 0 ,6 2

O b s e rv e d P e r fo rm a n

a ll) 2 7 ,9 6 0 3 4



C C p k 0 ,7 0


P p 0 ,4 2P P L 0 ,4 7P P U 0 ,3 7P p k

C p

0 ,3 7C p m *

0 ,7 0C P L 0 ,7 9C P U 0 ,6 2C p k 0 ,6 2

O b s e rv e d P e r fo rm a n c e% < LS L 7 ,3 2% > U S L 1 2 ,1 8% T o ta l 1 9 ,4 9



W ith inO v er a ll

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f H

c e% < LS L 7 ,3 2% > U S L 1 2 ,1 8% T o ta l 1 9 ,4 9

W ith inO v er a ll




6 ,4 56 ,3 06 ,1 56 ,0 05 ,8 55 ,7 05 ,5 55 ,4 0

LS L U S LP ro ce ss D a ta




C C p k 0 ,5 5


P p 0 ,2 9P P L 0 ,7 5P P U -0 ,1 7P p k

C p

-0 ,1 7C p m *

0 ,5 5C P L 1 ,4 4C P U -0 ,3 4C p k -0 ,3 4

O b se rv e d P e rfo rm a n ce% < LS L 0 ,5 7% > U S L 6 9 ,0 3% T o ta l 6 9 ,6 0

E xp . W ith in P e rfo rm a n ce% < LS L 0 ,0 0% > U S L 8 4 ,3 5% T o ta l 8 4 ,3 5


W ith inO v er a ll

P r o c e s s C a p a b i l i ty o f p H s o luc ió n

58

- Período 2: -

6 ,0 35 ,9 45 ,8 55 ,7 65 ,6 75 ,5 85 , 4 95 ,4 0

LS L U S LP ro c e ss D a ta

S a m p le N 3 6 9

S tD e v (W ith in ) 0 , 0 8 7 1 4S tD e v (O v e ra ll ) 0 , 1 2 9 2 7


P o te n tia l (W it h in ) C a p a b ili t y

C C p k 0 ,7 7

O v e ra ll C a p a b il ity

P p 0 ,5 2P P L 0 ,7 0P P U 0 ,3 3

P p k

C p

0 ,3 3C p m *

0 ,7 7C P L 1 ,0 4C P U 0 ,4 9C p k 0 ,4 9

O b s e rv e d P e r f o rm a n ce% < LS L 1 ,3 6% > U S L 14 ,9 1

Período 3:

6 ,66 , 46 ,26 ,05 ,85 , 65 ,45 ,2

LS L U S LP ro ce s s D a ta



P o t e n t ia l (W it h in ) C a p a b i lit y

C C p k 0 , 9 9

O v e ra l l C a p a b ili ty

P p 0 , 6 4P P L 0 , 0 2P P U 1 , 2 6P p k

C p

0 , 0 2C p m *

0 , 9 9C P L 0 , 0 4C P U 1 , 9 5C p k 0 , 0 4

O b s e rv e d P e r fo rm a n ce% < LS L 5 4 ,8 9% > U S L 0 ,3 5% T o ta l 5 5 ,2 4

E xp . W ith in P e rfo rm a n c e% < LS L 4 5 , 8 1% > U S L 0 , 0 0% T o ta l 4 5 , 8 1

E xp . O v e ra l l P e rf o rm a n ce% < LS L 4 7 ,2 9% > U S L 0 ,0 1% T o ta l 4 7 ,2 9

W ith inO v er a ll

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f p H S o l u c i o n

6 ,66 , 46 ,26 ,05 ,85 , 65 ,45 ,2

LS L U S L

6 ,66 , 46 ,26 ,05 ,85 , 65 ,45 ,2

LS L U S LP ro ce s s D a ta


LS L 5 ,4 0 0 0 0T a rg e t *U S L 5 ,8 0 0 0 0S a m p

P ro ce s s D a ta




C C p k 0 , 9 9


P p 0 , 6 4P P L 0 , 0 2P P U 1 , 2 6P p k

C p

0 , 0 2C p m *

0 , 9 9C P L 0 , 0 4C P U 1 , 9 5C p k 0 , 0 4


E xp . W it

le M e a n 5 ,4 0 7 0 8


C C p k 0 , 9 9


P p 0 , 6 4P P L 0 , 0 2P P U 1 , 2 6P p k

C p

0 , 0 2C p m *

0 , 9 9C P L 0 , 0 4C P U 1 , 9 5C p k 0 , 0 4


E xp . W ith in P e rfo rm a n c e% < LS L 4 5 , 8 1% > U S L 0 , 0 0% T o ta l 4 5 , 8 1

E xp . O v e ra l l P e rf o rm a n ce% < LS L 4 7 ,2 9% > U S L 0 ,0 1% T o ta l 4 7 ,2 9

W ith inO v er a ll

P r o c e s s C a p a b i l i t y o f p H S o l u c i o n

% T o ta l 1 6 ,2 6

E xp . W ith in P e rf o rm a n c e% < LS L 0 , 0 9% > U S L 6 , 9 6

ta l 7 , 0 6% T o

E xp . O v e ra ll P e rf o rm a n c e% < LS L 1 ,8 0% > U S L 1 5 ,9 5% T o ta l 1 7 ,7 4

W ith inO v er a ll

P roces s C apa bi l i ty of pH so luc ión

LS L U S L

6 ,0 35 ,9 45 ,8 55 ,7 65 ,6 75 ,5 85 , 4 95 ,4 0

LS L U S L

6 ,0 35 ,9 45 ,8 55 ,7 65 ,6 75 ,5 85 , 4 95 ,4 0

P ro c e ss D a ta

S a m p le N 3 6 9


LS L 5 , 4 0 0 0 0T a rg e t *U S L 5 , 8 0 0 0 0S a m

P ro c e ss D a ta

S a m p le N 3 6 9




C C p k 0 ,7 7


P p 0 ,5 2P P L 0 ,7 0P P U 0 ,3 3

P p k

C p

0 ,3 3C p m *

0 ,7 7C P L 1 ,0 4C P U 0 ,4 9C p k 0 ,4 9

O b s e rv e d P e r f o rm a n ce% < LS L 1 ,3 6% > U S L 14 ,9 1% T o ta l 1 6 ,2 6

E xp . W i

p le M e a n 5 , 6 7 1 1 7

W ith inO v er a ll

P roces s C apa bi l i ty of pH so luc ión


C C p k 0 ,7 7


P p 0 ,5 2P P L 0 ,7 0P P U 0 ,3 3

P p k

C p

0 ,3 3C p m *

0 ,7 7C P L 1 ,0 4C P U 0 ,4 9C p k 0 ,4 9

O b s e rv e d P e r f o rm a n ce% < LS L 1 ,3 6% > U S L 14 ,9 1

E xp . W ith in P e rf o rm a n c e% < LS L 0 , 0 9% > U S L 6 , 9 6

ta l 7 , 0 6

E xp . O v e ra ll P e rf o rm a n c e% < LS L 1 ,8 0% > U S L 1 5 ,9 5% T o ta l 1 7 ,7 4% T o ta l 1 6 ,2 6 % T o

59

ráficos de correlación de la Reflectividad versus las Variables del proceso en

Anexo N° 3: Gestudio. Periodo tres:

Reflectividad VsFinos de Hierro en tanque M1 Correlación Lineal

R2 = 0.2539R= 50.4%

556065707580

flect

ivid

ad (%

)

404550

18 27.5 34 40.5 46.75 55 62.5 72 100

Finos de Hierro (PPM)

Re

Reflectividad Vs Concentración de aceite en el tanque M1Correlación Lineal R2 = 0.8642

R= 92.96%

55.0

60.0

65.0

70.0

75.0

0.8

0.9

0.91 1

1.1

1.2

1.3

1.4

1.5

1.55 1.

61.

71.

81.

9 22.

12.

22.

32.

42.

52.

62.

72.

82.

9 33.

13.

23.

33.

43.

63.

7

Concentración de aceite en el tanque M1 (%)

Ref

lect

ivid

ad (%

)

50.0

60

Reflectividad Vs Concentración PH de la Solución en tanque M1Correlación Lineal

R2 = 0.238R= 48.8%

45

50

55

60

65

70

75

4.3 5.3 5.3 5.3 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.4 5.5 5.5 5.5 5.6 5.7

PH De la solución en tanque M1

Ref

lect

ivid

ad

)%(

Reflectividad Vs SAPCorrelación Lineal

R2 = 0.0959R = 31.0%

50

55

60

65

70

75

125.9 136.1 137.7 139.3 140.3 141.2 141.8 143.0 144.5 154.0

SAP

Ref

lect

ivid

ad

)%(

61

Reflectividad Vs Temperatura en BastidoresCorrelación Lineal

R2 = 0.095R= 30.8%

50

55

60

65

70

75

52.0 53.1 53.4 53.7 53.9 54.0 54.9 55.3 55.6 57.0

Temperatura Prom En Bastidores (°C)

Ref

lect

ivid

ad (%

)

Reflectividad Vs Concentración de dispersante en el tanque CCorrelación Lineal

R2 = 0.0055R = 7.4%

45.0

50.0

55.0

60.0

65.0

70.0

75.0

0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 0.3

Concentración de dispersante (%)

Ref

lect

ivid

ad

)%(

aplicaciÓn de la metodologia seis sigma en la mejora …

Documents